開發(fā)工具

Python版本：3.6.4

相關(guān)模塊：

opencv-python模塊；

numpy模塊；

selenium模塊；

pillow模塊；

以及一些Python自帶的模塊。

環(huán)境搭建

安裝Python并添加到環(huán)境變量，pip安裝需要的相關(guān)模塊即可。

原理簡介

T-Rex Rush是谷歌瀏覽器里自帶的一個彩蛋小游戲，電腦斷網(wǎng)的時候按下空格鍵就可以觸發(fā)。或者直接訪問如下鏈接也可以：

https://chromedino.com/

大概長這個樣子：

image.png

玩法很簡單，玩家通過操縱空格鍵來控制小恐龍?zhí)S或者不跳躍，從而躲避路上的障礙物。當小恐龍不小心撞到障礙物時，游戲結(jié)束。

今天我們直接設(shè)計一個簡單的策略，就可以輕松實現(xiàn)上萬的跑分：

image.png

具體而言，你只需要每次截取小恐龍前面的圖像區(qū)域，然后檢測一下是否有障礙物出現(xiàn)就ok了：

image.png

具體而言，截取圖像的函數(shù)實現(xiàn)如下：

'''screenshot'''
def screenshot(self, area):
  image_b64 = self.driver.execute_script("canvasRunner = document.getElementById('runner-canvas'); return canvasRunner.toDataURL().substring(22)")
  image = Image.open(BytesIO(base64.b64decode(image_b64))).convert('RGB')
  image = image.crop(area)
  return image

根據(jù)截圖來生成小恐龍當前需要進行的動作的智能體實現(xiàn)如下：

'''agent'''
class Agent():
  def __init__(self, bbox_area, **kwargs):
    self.bbox_area = bbox_area
    self.bg_color = 255
    self.reference_frame = np.full((bbox_area[3]-bbox_area[1], bbox_area[2]-bbox_area[0], 3), self.bg_color)
  '''return action according to the game frame'''
  def act(self, frame):
    action = [1, 0]
    frame = np.array(frame)
    if self.bg_color != frame[0][0][0]:
      self.bg_color = frame[0][0][0]
      self.reference_frame = np.full((self.bbox_area[3]-self.bbox_area[1], self.bbox_area[2]-self.bbox_area[0], 3), self.bg_color)
    diff = np.subtract(self.reference_frame, frame).sum()
    if diff != 0:
      action = [0, 1]
    return action

雖然聽起來很簡單，但是實際效果還是蠻不錯的(除了有時候植物連在一起的話判斷會出問題T_T)。

完整源代碼詳見相關(guān)文件唄~