1樓：Jim Liu
貌似不應該全用opencv處理吧。需求不明確，超級馬里奧裡豐富的怪物和水管不處理了麼？
提供乙個額外思路參考，追蹤馬里奧的方法可以傳統一點，在模擬器中cheat工具定位一下儲存馬里奧位置的記憶體資料，讀出來換算即可。這個方法通用可以不侷限於乙個遊戲樣本。
地形的簡化就將影象使用opencv聚類填色kmeans的方式處理應該尚可。
另外簡化地形前可以在模擬器中將無關背景圖層關閉，一般模擬器都提供圖層繪製選項。
2樓：Mang Shao
我也只在Unity的ml-agents試過gym，不過大體思路應該還是能粗淺地介紹一二。
首先可以參考一下這個專案。
總的來說光是簡化遊戲畫面是不夠的，分數、命、剩餘時間等等這些都需要提取出來才能設計reward function，所以比較合理的方式是直接黑了模擬器拿資料，以及魔改ROM裡的tile。
魔改後的簡略版圖像
不過回到題主的問題，用模板匹配肯定是能解決的，但OpenCV的方法可能比較泛用。雖然我細節忘得差不多了，但為了泛用性一般做tm會多尺度的抽特徵，比如說HOG或Linemod然後算特徵距離。在位圖遊戲中實際這種方式並不合理，為了保證效果你可能需要手動實現乙個閹割版的tm。
比如說用單尺度+點陣圖原圖來做試試。具體做法可以截圖遊戲位圖（避免有失真壓縮），然後手動摘出主角動畫的幾個幀，固定好尺寸作為模板，然後直接去掃遊戲畫面主角可能會出現的位置算個nms就可以了。
3樓：余世傑
不會吧，這個馬里奧覆蓋背景，自身動作也沒幾個畫素，模板匹配搞不定嗎？實在搞不定，就用目標檢測咯，跟蹤感覺更不靠譜。這麼簡單的任務，隨便搞個特徵用svm都能做吧。
個人建議，順便聽聽別的大佬怎麼解決。
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