adding again everything after deleting whole repository (my mistake...)

agent.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+import pygame
+import os
+import sys
+
+class Agent(pygame.sprite.Sprite):
+    def __init__(self, width, height, pos_x, pos_y, pos):
+        pygame.sprite.Sprite.__init__(self)
+        self.view = 5 # ile pól przed sobą widzi saper
+        self.image = pygame.image.load(os.path.join('images', 'ratAvatar.png')).convert_alpha()
+        self.image_scaled = pygame.transform.scale(self.image, (width, height))
+        self.rect = self.image_scaled.get_rect(center = (pos_x, pos_y))
+        self.pos_field = pos
+
+
+
+    def move(self, window_size, margin, distance, direction, poschanger):
+
+        if self.rect.right <= int(window_size) - margin*2 and direction == "RIGHT":
+            self.pos_field += poschanger
+            self.rect.centerx += distance
+
+        if self.rect.left >= margin*2 and direction == "LEFT":
+            self.pos_field += poschanger
+            self.rect.centerx -= distance
+
+        if self.rect.bottom <= int(window_size) - margin*2 and direction == "DOWN":
+            self.pos_field += poschanger
+            self.rect.centery += distance
+
+        if self.rect.top >= margin*2 and direction == "UP":
+            self.pos_field += poschanger
+            self.rect.centery -= distance
+

board.py

@@ -0,0 +1,215 @@
+import random
+import pygame
+import sys
+import pathfinder
+import time
+from decisiontree import DecisionTree
+from imagerecognizer import ImageRecognizer
+from objects import Grass
+from objects import Mine
+from objects import Rock
+from objects import Puddle
+
+
+MARGIN = 20  # marginesy - odległość kraty od końca okna
+SQUARE_HEIGHT = 35
+SQUARE_WIDTH = 35
+CENTER_DIST = 38  # odległość pomiędzy środkami kwadratów
+BOARDCOLS = 15 # liczba kolumn planszy
+BOARDROWS = BOARDCOLS  # liczba wierszy planszy
+WINDOW_HEIGHT = BOARDCOLS * CENTER_DIST + (2 * MARGIN)
+WINDOW_WIDTH = BOARDROWS * CENTER_DIST + (2 * MARGIN)
+
+
+class Field:  # obiekt clasy field jest pojedynczym polem planszy
+    def __init__(self, coordinates, color, fieldty):
+        Board.fields.append(self)
+        self.rect = pygame.Rect(coordinates[0], coordinates[1], SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+        self.color = color
+        self.type = fieldty
+        self.object = self.assign_object()
+        self.deley_value = self.object.deley
+        self.redisp = True
+
+    def assign_object(self):
+        if self.type == 'T':
+            object = Grass(self.rect.center[0],self.rect.center[1], SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+            return object
+        if self.type == 'P':
+            object = Puddle(self.rect.center[0],self.rect.center[1],SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+            return object
+        if self.type == 'R':
+            object = Rock(self.rect.center[0],self.rect.center[1],SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+            return object
+        if self.type == 'B':
+            object = Mine(self.rect.center[0],self.rect.center[1],SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+            return object
+
+
+
+class Board:
+    fields = []  # tablica obiektów klasy filed, czyli po prostu tablica pól planszy gotowych do wizualizacji
+    bombs = 0
+    def __init__(self):
+        self.margin = MARGIN
+        self.square_high = SQUARE_HEIGHT
+        self.square_width = SQUARE_WIDTH
+        self.center_dist = CENTER_DIST
+        self.window_height = WINDOW_HEIGHT
+        self.window_widhth = WINDOW_WIDTH
+        self.boardcols = BOARDCOLS  # liczba kolumn planszy
+        self.boardrows = BOARDROWS  # liczba wierszy planszy
+        self.board = [[0 for i in range(self.boardcols)] for j in range(self.boardrows)]
+        self.firstwinner = True
+
+        pygame.display.set_caption("Saper")
+        self.game_display = pygame.display.set_mode((self.window_height, self.window_widhth))  # wielkość okna adaptująca się do wielkości planszy
+        self.load_board()
+        self.first_ground = self.board[0].index('T')
+        self.show_board()
+        self.init_board()
+        self.bombfield = pathfinder.find_bomb(self.fields, self.first_ground)
+        print(self.bombfield)
+        self.pathf = pathfinder.Pathfind(self.fields, self.bombfield, self.first_ground)
+        self.ir = ImageRecognizer()
+        self.dt = DecisionTree()
+
+    def load_board(self):  # funkcja tworząca tablicę opisującą planszę
+        for i in range(self.boardrows):
+            for j in range(self.boardcols):
+                chance = random.randint(1,100)  # prawdopodobieństwo że dane pole będzie terenem (T), przeszkodą (O) lub bombą (B)
+                if chance >= 1 and chance < 80:
+                    self.board[i][j] = 'T'
+                if chance >= 80 and chance < 95:
+                    chance = random.randint(1,2)
+                    if chance == 1:
+                        self.board[i][j] = 'R'
+                    if chance == 2:
+                        self.board[i][j] = 'P'
+
+                if chance >= 95 and chance <= 100:
+                    self.board[i][j] = 'B'
+                    self.bombs += 1
+
+    def show_board(self):  # funkcja pomocnicza wypisująca tablicę opisującą planszę
+        for i in range(self.boardrows):
+            for j in range(self.boardcols):
+                print(self.board[i][j], end=' ')
+            print("")
+        print("")
+        print("bomby:",self.bombs)
+
+    def init_board(self):  # funkcja inicjująca planszę
+        x = self.margin
+        y = self.margin
+        for i in range(self.boardrows):
+            for j in range(self.boardcols):
+                if self.board[i][j] == 'T':
+                    Field((x, y), (0, 128,0), 'T')  # tworzony jest obiekt clasy field zawierający współżędne oraz kolor danego pola planszy
+                if self.board[i][j] == 'R':
+                    Field((x, y), (255, 255, 0), 'R')
+                if self.board[i][j] == 'P':
+                    Field((x, y), (255, 255, 0), 'P')
+                if self.board[i][j] == 'B':
+                    Field((x, y), (165, 42, 42), 'B')
+
+                x += self.center_dist
+            y += self.center_dist
+            x = self.margin
+
+    def objects_display(self,i):
+        objecttype = self.fields[i].object
+        self.game_display.blit(objecttype.image_scaled, objecttype.rect)
+
+    def board_events(self, agent):
+
+        for event in pygame.event.get():
+            self.agent_field_update(agent)
+            if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_ESCAPE:  # klawisz esc zamyka program
+                sys.exit(0)
+
+            #if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_RIGHT and agent.pos_field+1 < len(self.fields):
+             #   if self.fields[agent.pos_field+1].object.walkable == 0:
+              #      self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+               #     agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "RIGHT", 1)
+
+            #if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_LEFT and agent.pos_field-1 >= 0:
+             #   if self.fields[agent.pos_field - 1].object.walkable == 0:
+              #      self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+               #     agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "LEFT", -1)
+
+            #if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_DOWN and agent.pos_field+BOARDROWS < len(self.fields):
+             #   if self.fields[agent.pos_field + BOARDROWS].object.walkable == 0:
+              #      self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+               #     agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "DOWN", BOARDROWS)
+
+            #if event.type == pygame.KEYDOWN and event.key == pygame.K_UP and agent.pos_field-BOARDROWS >= 0:
+             #   if self.fields[agent.pos_field - BOARDROWS].object.walkable == 0:
+              #      self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+               #     agent.move(self.window_height,self.margin,self.center_dist,"UP", -BOARDROWS)
+
+
+    def agent_field_update(self,agent):
+        agent.cooldown = 100
+        if self.fields[agent.pos_field].type == 'B' and self.fields[agent.pos_field].object.defused == False:
+            if self.ir.recognize(self.fields[agent.pos_field].object.itr) == "stones":
+                print("to kamień!")
+                self.fields[agent.pos_field].object.its_rock(SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+                self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                self.bombs -= 1
+            else:
+                print("to bomba!")
+                wtd = self.dt.make_decision(((self.bombs*100)//(BOARDCOLS**2))+1, self.fields[agent.pos_field].object.time, self.fields[agent.pos_field].object.reach)
+                if wtd == "Defuse":
+                    self.fields[agent.pos_field].object.defuse(SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+                    self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                if wtd == "Move away":
+                    self.fields[agent.pos_field].object.move_away(SQUARE_WIDTH, SQUARE_HEIGHT)
+                    self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                self.bombs -= 1
+            if self.bombs > 0:
+                self.bombfield = pathfinder.find_bomb(self.fields, agent.pos_field)
+                #print(self.bombfield)
+                self.pathf = pathfinder.Pathfind(self.fields, self.bombfield, agent.pos_field)
+
+
+    def automove_agent(self,agent):
+        self.agent_field_update(agent)
+        if len(self.pathf.way) > 0:
+            wayfield = self.pathf.way[0]
+            self.pathf.way.remove(wayfield)
+            if agent.pos_field - BOARDCOLS == wayfield:
+                self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "UP", -BOARDCOLS)
+
+            if agent.pos_field + BOARDCOLS == wayfield:
+                self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "DOWN", BOARDCOLS)
+
+            if agent.pos_field - 1 == wayfield:
+                self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "LEFT", -1)
+
+            if agent.pos_field + 1 == wayfield:
+                self.fields[agent.pos_field].redisp = True
+                agent.move(self.window_height, self.margin, self.center_dist, "RIGHT", 1)
+
+
+
+
+
+
+    def full_board_display(self,first):  # funkcja pomocnicza wywołująca program, w celu wizualizacji planszy możną ją wywołać
+        if self.bombs <= 0 and self.firstwinner == True:
+            print("wszystkie miny rozbrojone!")
+            self.firstwinner = False
+
+        if first == True:
+            self.game_display.fill((0, 0, 0))
+        i=0
+        for square in self.fields:
+            if square.redisp == True:
+                pygame.draw.rect(self.game_display, square.color, square.rect)
+                self.objects_display(i)
+                square.redisp = False
+            i=i+1

decisiontree.csv

@@ -0,0 +1,391 @@
+Percent of mines;Time to explosion;Range of explosion;What to do
+1;1;1;Defuse
+1;2;1;Defuse
+1;3;1;Move away
+1;4;1;Move away
+1;5;1;Move away
+1;6;1;Move away
+1;7;1;Move away
+1;8;1;Move away
+1;9;1;Move away
+1;10;1;Move away
+1;1;2;Defuse
+1;2;2;Defuse
+1;3;2;Move away
+1;4;2;Move away
+1;5;2;Move away
+1;6;2;Move away
+1;7;2;Move away
+1;8;2;Move away
+1;9;2;Move away
+1;10;2;Move away
+1;1;3;Defuse
+1;2;3;Defuse
+1;3;3;Move away
+1;4;3;Move away
+1;5;3;Move away
+1;6;3;Move away
+1;7;3;Move away
+1;8;3;Move away
+1;9;3;Move away
+2;10;3;Move away
+2;1;1;Defuse
+2;2;1;Defuse
+2;3;1;Move away
+2;4;1;Move away
+2;5;1;Move away
+2;6;1;Move away
+2;7;1;Move away
+2;8;1;Move away
+2;9;1;Move away
+2;10;1;Move away
+2;1;2;Defuse
+2;2;2;Defuse
+2;3;2;Move away
+2;4;2;Move away
+2;5;2;Move away
+2;6;2;Move away
+2;7;2;Move away
+2;8;2;Move away
+2;9;2;Move away
+2;10;2;Move away
+2;1;3;Defuse
+2;2;3;Defuse
+2;3;3;Move away
+2;4;3;Move away
+2;5;3;Move away
+2;6;3;Move away
+2;7;3;Move away
+2;8;3;Move away
+2;9;3;Move away
+2;10;3;Move away
+3;1;1;Defuse
+3;2;1;Defuse
+3;3;1;Move away
+3;4;1;Move away
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+3;7;1;Move away
+3;8;1;Move away
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+3;1;2;Defuse
+3;2;2;Defuse
+3;3;2;Move away
+3;4;2;Move away
+3;5;2;Move away
+3;6;2;Move away
+3;7;2;Move away
+3;8;2;Move away
+3;9;2;Move away
+3;10;2;Move away
+3;1;3;Defuse
+3;2;3;Defuse
+3;3;3;Move away
+3;4;3;Move away
+3;5;3;Move away
+3;6;3;Move away
+3;7;3;Move away
+3;8;3;Move away
+3;9;3;Move away
+3;10;3;Move away
+4;1;1;Defuse
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+4;4;2;Move away
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+4;1;3;Defuse
+4;2;3;Defuse
+4;3;3;Move away
+4;4;3;Move away
+4;5;3;Move away
+4;6;3;Move away
+4;7;3;Move away
+4;8;3;Move away
+4;9;3;Move away
+4;10;3;Move away
+5;1;1;Defuse
+5;2;1;Defuse
+5;3;1;Defuse
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+5;6;1;Defuse
+5;7;1;Defuse
+5;8;1;Defuse
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+5;2;2;Defuse
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+5;7;2;Move away
+5;8;2;Move away
+5;9;2;Move away
+5;10;2;Move away
+5;1;3;Defuse
+5;2;3;Defuse
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+8;8;2;Defuse
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+8;1;3;Defuse
+8;2;3;Defuse
+8;3;3;Move away
+8;4;3;Move away
+8;5;3;Move away
+8;6;3;Move away
+8;7;3;Move away
+8;8;3;Move away
+8;9;3;Move away
+8;10;3;Move away
+9;1;1;Defuse
+9;2;1;Defuse
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+9;4;1;Defuse
+9;5;1;Defuse
+9;6;1;Defuse
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decisiontree.py

@@ -0,0 +1,29 @@
+import random
+
+import pandas
+from sklearn import tree
+from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
+
+decision = {'Defuse': 0, 'Move away': 1}
+variables = {'Percent of mines', 'Time to explosion', 'Range of explosion'}
+
+class DecisionTree:
+	def __init__(self):
+		self.data = pandas.read_csv("decisiontree.csv", sep=';')
+		#print(self.data)
+		self.data['What to do'] = self.data['What to do'].map(decision)
+		self.treevariables = self.data[variables]
+		self.treeresault = self.data['What to do']
+		self.decisiontree = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
+		self.decisiontree = self.decisiontree.fit(self.treevariables.values, self.treeresault.values)
+
+	def make_decision(self, minespercent, exptime, exprange):
+		wtd = self.decisiontree.predict([[minespercent, exptime, exprange]])
+		#print("zmienne:", minespercent, exptime, exprange)
+		#print("wdt:", wtd)
+		if wtd == [0]:
+			return "Defuse"
+		if wtd == [1]:
+			return "Move away"
+
+

imagerecognizer.py

@@ -0,0 +1,54 @@
+import tensorflow
+from tensorflow import keras
+from keras import layers as ls
+import numpy as np
+
+
+image_height = 64
+image_width = 64
+batch_size = 32
+sets_path = "./learning_sets"
+model_path="./IR.model"
+train_new_model=True
+
+class ImageRecognizer():
+	def __init__(self):
+		if train_new_model == True:
+			# deklarowanie setów treningowych i testowych
+			self.trainset = keras.utils.image_dataset_from_directory(sets_path, validation_split=0.2, subset="training",seed=0, image_size=(image_height, image_width),batch_size=batch_size)
+			self.testset = keras.utils.image_dataset_from_directory(sets_path, validation_split=0.2,subset="validation", seed=0,image_size=(image_height, image_width),atch_size=batch_size)
+			self.class_names = self.trainset.class_names
+			self.trainset = self.trainset.cache().shuffle(1000).prefetch(buffer_size=tensorflow.data.AUTOTUNE)
+			self.testset = self.testset.cache().prefetch(buffer_size=tensorflow.data.AUTOTUNE)
+			#tworzenie modelu
+			self.model = keras.models.Sequential()
+			self.model.add(ls.Rescaling(1. / 255, input_shape=(image_height, image_width, 3)))
+			self.model.add(ls.Conv2D(16, (3,3), activation='relu'))
+			self.model.add(ls.MaxPooling2D((2,2)))
+			self.model.add(ls.Conv2D(32, (3,3), activation='relu'))
+			self.model.add(ls.MaxPooling2D((2,2)))
+			self.model.add(ls.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'))
+			self.model.add(ls.MaxPooling2D(2,2))
+			self.model.add(ls.Flatten())
+			self.model.add(ls.Dense(128, activation='relu'))
+			self.model.add(ls.Dense(2))
+			#kompilacja modelu
+			self.model.compile(optimizer='adam',loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),metrics=['accuracy'])
+			#epochowanie
+			self.model.fit(self.trainset,validation_data=self.testset,epochs=10)
+			self.model.save(model_path)
+		else:
+			self.class_names = ("bombs","stones")
+			self.model = tensorflow.keras.models.load_model(model_path)
+
+	def recognize(self,image_path):
+		#wybor obrazu do rekognizacji
+		image = keras.utils.load_img(image_path, target_size=(image_height, image_width))
+		image_array = keras.utils.img_to_array(image)
+		image_array = tensorflow.expand_dims(image_array, 0)
+		#predykcja
+		prediction = self.model.predict(image_array)
+		classification = tensorflow.nn.softmax(prediction[0])
+		#wynik predykcji
+		print("Image: ",image_path," is classified as: ",format(self.class_names[np.argmax(classification)])," with: ", 100 * np.max(classification), " accuracy")
+		return format(self.class_names[np.argmax(classification)])