16、探索有趣的地牢地图生成算法

探索有趣的地牢地图生成算法

在游戏开发中,生成有趣且多样化的地牢地图是提升游戏体验的关键。本文将介绍两种不同的地图生成算法:细胞自动机(Cellular Automata)和醉汉漫步(Drunkard’s Walk),并详细讲解如何实现它们。

细胞自动机地图生成

细胞自动机是一种有趣的算法,它从完全随机的混乱状态开始,随着规则的反复应用,逐渐形成有序的地图。这种算法非常适合生成具有自然感的关卡,如带有空地的森林或古老的洞穴网络。

细胞自动机理论

细胞自动机最初是为了模拟有机生命而设计的。每个地图瓦片(tile)根据其相邻瓦片的数量独立地“生存”(成为墙壁)或“死亡”(成为开放空间)。不断运行迭代,直到得到一个可用的地图。具体规则如下:
- 1 - 4 个相邻瓦片:变为开放空间
- 0 个相邻瓦片:变为墙壁
- 5 个或更多相邻瓦片:变为墙壁

实现细胞自动机
  1. 创建文件和基础代码
    • 创建一个新文件 map_builder/automata.rs
    • map_builder/mod.rs 中添加 mod automata; 以将其包含在项目中。
    • 实现基础代码:
use crate::prelude::*;
use super::MapArc
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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