怎么使用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)在線打乒乓球

本篇內(nèi)容介紹了“怎么使用Python和OpenCV實(shí)現(xiàn)在線打乒乓球”的有關(guān)知識(shí)，在實(shí)際案例的操作過(guò)程中，不少人都會(huì)遇到這樣的困境，接下來(lái)就讓小編帶領(lǐng)大家學(xué)習(xí)一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細(xì)閱讀，能夠?qū)W有所成！

捕捉屏幕

第一件事就是捕捉屏幕。我想確保我的幀速率盡可能快，為此我發(fā)現(xiàn)MSS是一個(gè)很棒的python包。有了這個(gè)，我很容易達(dá)到60幀/秒的最高速度，與 PIL  相比，我只能得到大約20幀每秒。它以 numpy 數(shù)組的形式返回。

Paddle detection

為了簡(jiǎn)單起見(jiàn)，我們需要定義paddle  的位置。這可以用幾種不同的方法來(lái)完成，但我認(rèn)為最明顯的是對(duì)每個(gè)Paddle的區(qū)域進(jìn)行遮罩，然后運(yùn)行連接的組件來(lái)找到Paddle對(duì)象。下面是一段代碼：

def get_objects_in_masked_region(img, vertices,  connectivity = 8):     ''':return connected components with stats in masked region     [0] retval number of total labels 0 is background     [1] labels image     [2] stats[0] leftmostx, [1] topmosty, [2] horizontal size, [3] vertical size, [4] area     [3] centroids     '''     mask = np.zeros_like(img)    # fill the mask     cv2.fillPoly(mask, [vertices], 255)     # now only show the area that is the mask     mask = cv2.bitwise_and(img, mask)     conn = cv2.connectedComponentsWithStats(mask, connectivity, cv2.CV_16U)     return conn

在上面，“vertices”只是定義遮罩區(qū)域的坐標(biāo)列表。一旦在每個(gè)區(qū)域內(nèi)有了對(duì)象，我就可以得到它們的質(zhì)心位置或邊界框。需要注意的一點(diǎn)是OpenCV將背景作為任何連接的組件列表中的第0個(gè)對(duì)象，因此在本例中，我總是獲取第二大的對(duì)象。結(jié)果如下——右邊綠色質(zhì)心的球拍是玩家  / 即將成為人工智能控制的球拍。

移動(dòng)paddle

現(xiàn)在我們有了輸出，我們需要一個(gè)輸入。為此，我求助于一個(gè)有用的包和其他人的代碼 。

它使用ctypes來(lái)模擬鍵盤(pán)按下，在這種情況下，游戲是用“k”和“m”鍵來(lái)玩的。我這里有掃描碼。在測(cè)試了它只是隨機(jī)上下移動(dòng)后，我們就可以開(kāi)始跟蹤了。

乒乓球檢測(cè)

下一步是識(shí)別并跟蹤乒乓球。同樣，這可以用幾種方法來(lái)處理——其中一種可能是通過(guò)使用模板進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)，然而，我再次使用了連接的組件和對(duì)象屬性，即乒乓球的區(qū)域，因?yàn)樗俏ㄒ痪哂谐叽绲膶?duì)象。

我知道每當(dāng)乒乓球穿過(guò)或碰到其他白色物體時(shí)，我都會(huì)遇到問(wèn)題，但我也認(rèn)為只要我能在大多數(shù)時(shí)間里追蹤到它，這一切都沒(méi)問(wèn)題。畢竟，它是直線運(yùn)動(dòng)的。如果你看下面的視頻，你會(huì)看到標(biāo)記乒乓球的紅色圓圈是如何閃爍的。這是因?yàn)樗辉诿?幀中找到一個(gè)。在60幀/秒時(shí)，這并不重要。

反彈預(yù)測(cè)的光線投射

在這一點(diǎn)上，我們已經(jīng)有一個(gè)可工作的人工智能。如果我們只是移動(dòng)球員的球拍，使其處于與乒乓球相同的y軸位置，它的效果相當(dāng)不錯(cuò)。然而，當(dāng)乒乓球得到良好的反彈時(shí)，它確實(shí)會(huì)遇到問(wèn)題。球拍太慢了，跟不上，需要預(yù)測(cè)乒乓球的位置，而不是僅僅移動(dòng)到當(dāng)前的位置。這已經(jīng)在上面的剪輯中實(shí)現(xiàn)了，下面是兩種方法的比較。

差別并不大，但如果選擇了正確的人工智能，這絕對(duì)是一場(chǎng)更穩(wěn)定的勝利。為此，我首先為乒乓球創(chuàng)建了一個(gè)位置列表。為了公平起見(jiàn)，我把這個(gè)列表的長(zhǎng)度控制在5個(gè)，基本上可以做到。列表不要太長(zhǎng)，否則要花更長(zhǎng)的時(shí)間才能發(fā)現(xiàn)它改變了方向。在得到位置列表后，我使用簡(jiǎn)單的矢量平均法來(lái)平滑并得到方向矢量——如綠色箭頭所示。這也被標(biāo)準(zhǔn)化成一個(gè)單位向量，然后乘以一個(gè)長(zhǎng)度以方便可視化。

投射光線只是這個(gè)的延伸——使前向投影變長(zhǎng)。然后我檢查了未來(lái)的位置是否在頂部和底部區(qū)域的邊界之外。如果是這樣的話，它只是將位置投影回游戲區(qū)域。對(duì)于左側(cè)和右側(cè)，它計(jì)算出與paddle的x位置相交的位置，并將x和y位置固定到該點(diǎn)。這樣可以確保paddle指向正確的位置。如果沒(méi)有這一點(diǎn)，它通常會(huì)走得太遠(yuǎn)。下面是定義光線的代碼，該光線可以預(yù)測(cè)乒乓球的未來(lái)位置：

def pong_ray(pong_pos, dir_vec, l_paddle, r_paddle, boundaries, steps = 250):     future_pts_list = []    for i in range(steps):         x_tmp = int(i * dir_vect[0] + pong_pos[0])         y_tmp = int(i * dir_vect[1] + pong_pos[1])         if y_tmp > boundaries[3]: #bottom             y_end = int(2*boundaries[3] - y_tmp)             x_end = x_tmp        elif y_tmp < boundaries[2]: #top             y_end = int(-1*y_tmp)             x_end = x_tmp        else:             y_end = y_tmp        ##stop where paddle can reach        if x_tmp > r_paddle[0]: #right             x_end = int(boundaries[1])             y_end = int(pong_pos[1] + ((boundaries[1] - pong_pos[0])/dir_vec[0])*dir_vec[1])         elif x_tmp < boundaries[0]: #left             x_end = int(boundaries[0])             y_end = int(pong_pos[1] + ((boundaries[0] - pong_pos[0]) / dir_vec[0]) * dir_vec[1])         else:             x_end = x_tmp        end_pos = (x_end, y_end)        future_pts_list.append(end_pos)     return future_pts_list

在上面，也許不太明顯的計(jì)算方法是確定paddle對(duì)目標(biāo)的左或右位置的截距。我們基本上是通過(guò)相似三角形來(lái)實(shí)現(xiàn)的，圖片和方程如下所示。我們知道在邊界中給定的paddle的x位置的截距。然后我們可以計(jì)算出乒乓球?qū)⒁苿?dòng)多遠(yuǎn)，并將其添加到當(dāng)前的y位置。

paddle雖然看起來(lái)筆直，但實(shí)際上有一個(gè)彎曲的反彈面。也就是說(shuō)，如果你用球拍向兩端擊球，球會(huì)反彈，就像球拍有角度一樣。因此，我允許球拍擊中邊緣，這增加了人工智能的攻擊性，使乒乓球四處飛舞。

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