基于兴趣爱好,想做2打游戏的ai机器人,先解决第一部图片识别,图片大部分是不会动的或者动了变动也不大,比如红色警戒中的坦克,大部分是一直的,除了行走的方向和炮筒的方向。
我初步想法是将坦克的图片放到图片库中,比如灰熊坦克,及时把它八个方向甚至八十个方向的灰熊坦克都放入一个库中,游戏中直接找是否有和它们相似度很近的图片,找到了就是灰熊坦克。
有其他思路的也可以提供,有完整的解决方案(只需提供解决思路,具体的算法我可以自己学),整个思路可行,简单,并能试用大部分的2d游戏
基于兴趣爱好,想做2打游戏的ai机器人,先解决第一部图片识别,图片大部分是不会动的或者动了变动也不大,比如红色警戒中的坦克,大部分是一直的,除了行走的方向和炮筒的方向。
我初步想法是将坦克的图片放到图片库中,比如灰熊坦克,及时把它八个方向甚至八十个方向的灰熊坦克都放入一个库中,游戏中直接找是否有和它们相似度很近的图片,找到了就是灰熊坦克。
有其他思路的也可以提供,有完整的解决方案(只需提供解决思路,具体的算法我可以自己学),整个思路可行,简单,并能试用大部分的2d游戏
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1.K-Means聚类的目的是:把n个点(可以是样本的一次观察或一个实例)划分到k个聚类中,使得每个点都属于离他最近的均值(此即聚类中心)对应的聚类,以之作为聚类的标准。
2.K-Means算法解决了图像特征聚类分析的问题,后续用OpenCV,SIFT、ORB、RANSAC等算法解决点集验证的问题