Artificial intelligence 机器视觉与博弈求解器的研究

我目前正在为游戏求解器创建一个智能代理。这个系统将被托管在一台不同于它将要玩的游戏主机的计算机上。因此，我正在寻找类似的研究或项目，使用机器视觉的游戏解决方案。顺便说一句，这个游戏是一个棋盘游戏/涉及瓷砖

以下是我认为我需要做的事情：

• 边缘检测
• 模式识别
• 棋盘/棋盘检测与用于检测棋盘的检测类似

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使用谷歌搜索，我真的找不到对我有益的东西，即使使用谷歌学者中的高级搜索，也没有给我相关的研究。

这将是一个多步骤的过程，没有一个算法能为你做到这一切，而且很少有研究人员给出他们用来解决问题的完整算法。但是所有你想用来做自己工作的部分都有很好的文档记录

基本上，你需要使用边缘检测，也许还需要区域增长来找到棋盘，然后像Hough圆检测一样来找到游戏棋子（假设是跳棋，如果是扫雷舰，你可以用OCR打开一整罐蠕虫）

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对于视觉部分，您不需要任何与模式识别或机器学习相关的东西。你会给它一个非常干净的董事会形象，对它的外观和行为有非常严格的规定。因此，只需为该板和该问题编写代码。

为什么不能将板信息发送给代理？无论如何，你都必须将棋盘重新构建为一个数据类型，那么为什么不简化一些事情，从游戏服务器发送这些信息呢？另外，请张贴游戏板的图片，这将对你应该使用什么类型的视觉方法有很大帮助。如果允许的话，我会的。这实际上是一个交给我的研究课题（不是作业，更像是期末论文或半论文，所以我必须引用一些参考资料）。我必须回答的一个问题是：如果智能代理使用机器视觉而不是仅仅坐在游戏的主机上，他们将如何应对？我在这个领域还是新手，所以我想阅读其他关于这方面的研究。顺便说一句，游戏可以是跳棋或扫雷。我并不是真的在寻找一个完整的算法。事实上，我的教授想让智能代理扮演扫雷者。我正在考虑使用人工神经网络作为数字分类器。OCR真的很难。我仍然在想的一件事是，我将如何使视频帧看起来很好，这样它将更容易处理，或者也许我会买一个更强大的摄像机。顺便说一下，谢谢。我会把你的答案作为帮助我的答案：因为你使用的是一组非常严格的字符（相对于手写字符），安应该工作得相当好。不要忘记考虑形状和颜色，因为扫雷器同时使用这两种颜色。此外，您可能希望执行屏幕捕获流，而不是使用摄像机。这将解决眩光、暗淡图像和倾斜角度等问题。这对于扫雷舰来说尤其重要，因为它的瓷砖边缘（从CV的角度来看）并没有很好的定义。除非你的教授真的想用一个真正的相机来完成，我的教授想用一个真正的相机来完成，因为它不是一个真正的解算器，我的错，而是一个玩家。从广义上讲，它必须至少使用一种人类的感觉，在这种情况下是视觉。它应该是一个自主的智能代理游戏机。谢谢你的建议。似乎真的没有相关的lit可以引用：(