作者eecheng87 (EEcheng)
看板Python
标题[问题] 制作AI玩卡牌游戏的可行性
时间Fri Apr 5 17:17:47 2019
各位好, 目前我想做AI用来玩皇室战争(在电脑模拟器玩)
目前规划是 使用python + opencv + pynq来完成
--opencv 透过hdmi线, 在jupyter平台上辨识场上目前卡牌的种类
--python 由opencv得到场上的状况加以分析要出甚麽卡牌, 由pyt
hon提供的api控制滑鼠, 做出选牌和下牌的动作
--pynq 用电路来加速opencv
由於目前还在熟悉工具怎麽用的阶段, 但是就开始天马行空想像
各种可能, 由於没经验, 也不确定我的想法是否可行, 希望各位
大神能给予意见....
以下是我目前想到的几个困难点, 若各位还有发现其他困难也希
望告诉我.
1. 假设成功辨识目前场上的情况, 接着在判断如何下牌该用甚麽
方法比较好, 我想肯定不是传统的if else来处理, 是否要用
机器学习来做(我记得python有函式库可以叫)或其他更好的方
法? 假如真的需要用机器学习来解决, 有比较入门的套件可以
使用吗(且能跑在jupyter上)
2. 在jupyter上跑的话能透过模组(pyqutogui之类的)控制滑鼠吗
3. 整体来说是否可行?或饼画太大 (PS:对於目前大学部二年级来说)
先在这感谢各位的帮忙 ~
--
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1F：→ jiyu520: google > clash royale python reinforcement 04/05 17:28
2F：推 st1009: DataScience板欢迎您 04/05 18:56
3F：推 sma1033: 你这问题可能超过大学生难度太多，建议缩小Scope 04/05 21:02
4F：→ sma1033: 光是"把卡牌辨识出来并且准确度>99%"搞不好都做要做很久 04/05 21:03
5F：→ sma1033: 认出来之後要学习策略又会碰到很多RL常见必然碰到的问题 04/05 21:04
6F：→ sma1033: 除非你是天才，或是已经对资料科学有很不错的基础，不然 04/05 21:05
7F：→ sma1033: 大概最後就是做不出来然後整个鸟掉 04/05 21:06
8F：→ hsnuyi: 卡牌有总表 用OCR加DB不就好了 策略直接建卡牌DB下去train 04/05 21:11
9F：→ hsnuyi: 难的地方在於有办法train出好策略吗 04/05 21:11
10F：推 goldflower: 卡牌因为不会变所以还好吧 直接比对就好 策略上比较 04/05 21:21
11F：→ goldflower: 麻烦 环境牵扯到太多机率东西的rl都要训练很久 可能 04/05 21:21
12F：→ goldflower: 可以把别人玩的纪录先当作prior试试 我嘴炮ml工程师 04/05 21:21
13F：推 sma1033: 对有经验的人来说当然简单，但新手做这个可能有点超过了 04/05 21:43
14F：→ sma1033: 新手先把「可以把牌卡正确无误的认出来」做出来再来讲 04/05 21:44
15F：→ sma1033: 等做到认牌了，RL的难度跟CV认出牌卡也完全不在同一水平 04/05 21:46
16F：推 sma1033: 楼上讲OCR+DB很容易的，可能要考量一下 1.人工建资料库 04/05 21:53
17F：→ sma1033: 需要的Effort 2.卡片可能有动态效果，位置也可能移动 04/05 21:54
18F：→ sma1033: 我觉得对新手来说，要克服这些工程问题都不是嘴巴讲讲就 04/05 21:55
19F：→ sma1033: 可以做得出来的，有很多工程问题必须要去克服(需要经验) 04/05 21:56
20F：推 goldflower: 其实我觉得最崩溃的是卡牌属性调整或是加新卡时很囧 04/05 21:56
21F：推 goldflower: 辨认上原po可能可以先从sift开始试试看 每个round停 04/05 21:59
22F：→ goldflower: 下来时去扫就行 自己找找看停下来有什麽特徵 04/05 21:59
23F：推 sma1033: 我其实觉得光是要知道所有的牌卡可能性并建立资料库就... 04/05 21:59
24F：→ sma1033: 应该会吓跑大部分新手了吧 (?) 04/05 22:00
25F：→ eecheng87: @sma1033 对啊，如果考虑所有组合我肯定无法，所以目前 04/05 22:11
26F：→ eecheng87: 我是设定两套(敌方和我方)固定的牌组来测 04/05 22:11
27F：→ eecheng87: 不过光两套固定的对我这个新手还是蛮难@@ 04/05 22:12
28F：推 sma1033: 做RL系统最费工的部分本来就是建立稳定可靠的模拟环境 04/05 22:14
29F：→ sma1033: 如果环境够稳定，系统行为也很一致的话，用DQN可能就能跑 04/05 22:14
30F：→ sma1033: 反过来说，如果环境中有很多随机或是不可预测的成分就会 04/05 22:17
31F：→ sma1033: 变得极度困难（下各种判断的机率分布是复杂的条件机率） 04/05 22:19
32F：→ sma1033: 很容易就会抓不到判断准则，导致学得很糟 04/05 22:19
33F：→ eecheng87: 虽然各位说的我都还没什麽概念，但是还是感谢各位拨空 04/05 22:21
34F：→ eecheng87: 回答，让我知道个方向 04/05 22:21
35F：推 sma1033: 我是建议游戏规则知道的话，自己建一个游戏环境可能较快 04/05 22:27
36F：→ sma1033: 因为(1)不需要费神去认别人系统里的东西(2)可以快速大量 04/05 22:27
37F：→ sma1033: 累积经验，而累积经验又是RL演算法最重要的事 04/05 22:28
38F：→ sma1033: 用别人系统的话应该跑没几轮就被判定「非正常使用」被ban 04/05 22:29
39F：→ eecheng87: @sma1033 想问你指的建一个游戏环境是神麽意思? 04/05 22:36
40F：→ eecheng87: 另外我是打算用rl的输出透过python移动滑鼠点击，应该 04/05 22:37
41F：→ eecheng87: 是不会被发现吧xD 04/05 22:37
42F：推 sma1033: 用程式控制滑鼠等级本质上跟「用外挂」表现的行为相似啊 04/05 22:39
43F：→ sma1033: 如果官方有在抓的话被发现可能被Ban，再来就是你需要大量 04/05 22:39
44F：→ sma1033: 游戏经验才能训练出能跑的RL，一般来说都是M个episode的 04/05 22:40
45F：→ sma1033: 等级，你觉得用别人的系统来跑，玩个100万场要多久？ 04/05 22:41
46F：→ sma1033: 如果不自己建立系统来加速蒐集经验，我觉得应该不太可能 04/05 22:42
47F：→ sma1033: 在合理时间内训练出真正会动的东西(除非你的游戏极简单) 04/05 22:42
48F：推 sma1033: 目前看到所有用RL演算法玩游戏学得不错的Case都是这样搞 04/05 22:45
49F：推 sma1033: 我刚才发现我有个地方弄错，不过总之你需要「跑得极快」 04/05 22:49
50F：→ sma1033: 的游戏环境就是了，就是不能用正常速度跑，而是正常速度 04/05 22:50
51F：→ sma1033: 几百倍或是上千倍速度运行的「环境」，这样才有可能让你 04/05 22:50
52F：→ sma1033: 在有限时间内蒐集到玩个几百万场的游戏经验 04/05 22:51
53F：→ sma1033: 如果你是用单机版的游戏环境来当攻克目标的话就请忽略我 04/05 22:52
54F：→ sma1033: 刚才说「线上可能被Ban」的那一段 04/05 22:52
55F：→ eecheng87: @sma1033 对欸，应该要建自己的系统。但是若建自己的系 04/05 22:54
56F：→ eecheng87: 统那不就是要重现那个游戏吗?另外对手的出牌机制不是也 04/05 22:54
57F：→ eecheng87: 要变成由我设计? 04/05 22:54
58F：推 sma1033: 回楼上：Yes，目前看到做AI打Game的团队都是这样做的 04/05 22:55
59F：推 sma1033: 人类玩游戏可能玩个几十场就会抓到诀窍拟定策略，但是目 04/05 22:58
61F：→ jimmy10309: 推老师的c语言课程 收益良多 04/05 22:58
62F：→ sma1033: 前的电脑演算法都很笨，大概都要打个几百万场才会到同等 04/05 22:58
63F：推 jimmy10309: 基本上就是对称对战的alpha star 04/05 23:00
64F：→ eecheng87: @sma1033 如果连对手出牌都要由我设计(就要考虑我方出 04/05 23:01
65F：→ eecheng87: 神麽牌)，这样不就只是把我原本的问题(让我方出牌合理) 04/05 23:01
66F：→ eecheng87: 反过来说...(不知道你懂我的意思吗?? 04/05 23:01
67F：推 sma1033: 楼上有人回了，就要做对打吧 04/05 23:02
68F：推 jimmy10309: 你不想用传统做if的脚本 那目前就是机器学习了 另外 04/05 23:04
69F：→ jimmy10309: 看你的叙述 我想光是要做到图片辨识 拆包读取原始党 04/05 23:04
70F：→ jimmy10309: 做label就是一件大工程了 04/05 23:04
71F：推 single4565: 推 04/06 00:06
73F：→ hsnuyi: 建DB是必要的 不然你怎模拟? 这根本不需要考虑难度 因为没 04/06 00:58
74F：→ hsnuyi: DB你连出牌都无法 04/06 00:58
75F：推 vi000246: 你可以参考hearstone tracker 他只有辨识图片记牌功能 04/06 12:56
76F：→ vi000246: 你先能做到辨识环境所有参数就很厉害了 04/06 12:56
77F：推 sooge: 先不泼你冷水 你可以试试看 你就知道你这饼画得多大了 04/07 20:21
78F：推 sooge: 辨识卡牌很简单啦 你又不是人脸辨识 固定的形状颜色很好认 04/07 20:25
79F：推 sooge: 喔我以为是纯卡牌游戏 皇室这种战斗画面 嗯....加油 04/07 20:35
80F：推 kumitang: 这个做RL 应该不简单 04/08 13:30
81F：→ BlgAtlfans: 饼画太大了 光是即时出牌的系统就很难辨识了 04/09 14:29
82F：→ BlgAtlfans: 而且这游戏有座标的概念 不可能这麽简单 04/09 14:30
83F：→ BlgAtlfans: 即时战略的系统 可能需要每秒扫一次画面加辨识 光这 04/09 14:32
84F：→ BlgAtlfans: 个你模型就有难度了 04/09 14:32