游戏常用算法1-视线追踪算法

本文介绍了游戏中的视线追踪算法,通过以主角为圆心,动态调整敌人方向,实现更自然的追踪效果。利用向量计算确定敌人从B到A的路径,并通过坐标差求得向量AB,标准化后得到追踪路线。在实际应用中,还需考虑速度、摩擦力等因素。后续将分享A*等更多游戏算法。

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游戏常用算法1-视线追踪算法

在游戏中我们常常看到这样一种情况,敌人死死盯着目标不放,好像非常的智能。如在《三国无双》中,当角色进入敌人的领地之后,敌人就会想你奔袭而来,拦也拦不住。这是怎么做到的呢。有一种简答的游戏算法视线追踪算法,主角A坐标,敌人B坐标。A到哪,B也跟到哪,如图所示

                                                                                                                                  

### 视线追踪算法的实现与原理 视线追踪算法的核心目标是通过分析人类眼部特征及其运动规律,精确估算目光焦点的位置。其实现通常依赖两种主要方法:基于几何的方法和基于外观的方法。 #### 基于几何的方法 这种方法通过对眼睛的关键部位(如瞳孔中心、眼角等)进行定位,并结合特定的几何模型来推算视线方向。具体而言,它利用红外光源照射眼球表面,捕捉反射点的位置变化,从而构建出人眼的几何结构模型[^4]。随后,依据这些数据拟合多项式函数或者采用更为复杂的三维建模技术,进一步精确定位用户的注视点。 ```python def geometric_method(pupil_center, corneal_reflection): """ 使用几何法计算视线方向 参数: pupil_center (tuple): 瞳孔中心坐标 corneal_reflection (tuple): 角膜反射点坐标 返回: tuple: 计算得出的视线矢量 """ # 利用两点形成初始视线向量 gaze_vector = (pupil_center[0]-corneal_reflection[0], pupil_center[1]-corneal_reflection[1]) return normalize(gaze_vector) def normalize(vector): """ 归一化向量 """ magnitude = math.sqrt(sum([component ** 2 for component in vector])) return tuple(component / magnitude for component in vector) ``` #### 基于外观的方法 相比之下,基于外观的方法侧重于提取眼睛区域内的视觉特性,比如颜色分布、边缘轮廓以及其他纹理信息。这类算法往往不需要额外的硬件支持(例如红外灯),而是单纯依靠摄像头获取的信息完成任务。典型流程包括预处理输入图像以增强对比度,识别并分割感兴趣的眼部子域,最后运用机器学习分类器预测具体的凝视角度[^4]。 值得注意的是,尽管上述两类方式各有千秋,但在实际部署过程中经常将两者结合起来发挥各自优势,既保证系统的鲁棒性又能提升用户体验质量。 ---
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