位图匹配（或二维数组）的高效算法？

Question

下图显示了算法必须做什么。

对于一维数组，例如字符串匹配，我们可以使用String searching algorithms。

我们如何有效地在位图或二维数组中找到此类匹配项？

附： 给出的示例仅用于说明目的。实现 Bejeweled 求解器不需要复杂的算法，只需将游戏板拆分并制作 N x N 表，并从每个单元格中采样一个像素，并通过检查其 RGB 值来确定每个单元格中的项目，然后我们就完成了。我想知道通用图像区域匹配算法，例如，一个不断点击匹配位图区域的宏程序。

Answer 1

这不是一件简单的事情。大多数游戏通过使用区域（正如您对宝石示例所推测的那样）或颜色图来解决此问题，它们会保持第二张绘图，按颜色将位置映射到特定项目。

在游戏之外，例程使用matrix transformation to attempt to identify edges and verticies，这往往会减少考虑可能匹配的数据量。一个简单的例子是使用带有内核的过滤器

 kernel = [ -1 -1 -1 ]
          [ -1  8 -1 ]
          [ -1 -1 -1 ]

强调任何与其邻国不平衡的地区。从中您可以尝试检测线和顶点，从而大大减少匹配中要考虑的项目数量。如果要检测“近”匹配，则尝试使用线性变换通过测量顶点的位移来描述匹配的距离，并设置一些标准来确定匹配是否与相同的距离太远。

一个简单的解决方案，但仅适用于“完美”数据的解决方案是针对每个可能的偏移量将位图与原始位图对比xor。如果已知图像是用精确的位图构造的，那么xor 应该产生一个与位图大小相同的零字段。通过在尝试更昂贵的xor 并验证计算之前检查几个选定像素的精确匹配，可以在一定程度上提高这种技术的性能，但是它的性能会随着空间的增大而降低，以非常不合需要的方式考虑。