游戏中的图像识别：CV的新战场

最新推荐文章于 2025-11-14 12:02:38 发布

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#游戏开发 #性能测试

本文介绍了计算机视觉(CV)在手机游戏中的应用，包括游戏状态确定、场景覆盖率计算、数字识别、固定图标识别等。通过特征点匹配、CNN分类、像素特征过滤等技术，实现游戏状态的智能识别。例如，使用ORB特征点匹配进行状态判断，利用CNN对数字进行识别，以及通过模板匹配检测固定位置的图标。此外，还讨论了颜色特征过滤在血条识别中的作用。这些技术有助于提升游戏体验和AI策略的实施。

概述

CV(Computer Vision)在现实世界的应用相对比较成功，如日常生活中的人脸识别，车牌识别，指纹比对，电子稳像，行人，车辆的跟踪，等等。那么在其他领域呢，比如大家常玩的手机游戏，CV又可以有哪些应用呢？游戏场景的图像和现实场景的图像还是有差别的，有些游戏的场景相对比较复杂，如特效干扰、游戏人物不似真人一样有规则，艺术字体也不像车牌一样字体固定，并且有统一底色等等；有些元素是相对比较简单的，如游戏中的固定位置的固定图标等等。简单的游戏元素可以用传统图像检测的方法，也可以取得比较好的效果。本篇文章，将带领大家一起分析常见的游戏场景的识别。

1. 处理流程

游戏场景的识别可以主要分为两个模块，GameClient和CVServer, GameClient模块负责从手机或是PC端实时获取图像，并转发给CVServer。CVServer处理收到的游戏图像，结果返给Game Client。Game Client根据需求进一步处理后，再反馈给游戏端。流程如图1所示。