Как работает алгоритм распознавания игроков и мобов в мини-карте?

Алгоритм распознавания игроков и мобов в мини-карте может работать с использованием различных технологий, например алгоритмов компьютерного зрения. maknee.github.io

В игре League of Legends для автоматического обнаружения символов на мини-карте используют библиотеку OpenCV. maknee.github.io Процесс включает несколько шагов: maknee.github.io

1. Фильтрация цветов. maknee.github.io Отбирают цвета, которые соответствуют границе круга, соответствующего значкам персонажей, чтобы сосредоточиться на частях мини-карты, которые могут содержать персонажа. maknee.github.io
2. Поиск контуров. maknee.github.io Используют функцию, которая находит кривую, соединяющую непрерывные точки. maknee.github.io Границы контуров вычисляют и проверяют, чтобы они были хотя бы размером с значок персонажа. maknee.github.io
3. Поиск местоположения символов. maknee.github.io Используют функцию, которая находит расположение значков персонажей в областях, найденных с помощью контуров. maknee.github.io Применяют порог, чтобы убедиться, что достаточно части изображения соответствует персонажу. maknee.github.io

В целом мини-карты берут данные из игрового мира и отображают их в упрощённом виде сверху или изометрически. aipure.ai Позиция игрока обычно отмечена в центре, карта обновляется в реальном времени по мере движения игрока. aipure.ai Важные элементы представлены иконками или цветовой кодировкой для быстрого распознавания. aipure.ai