實現(xiàn)用 AI 玩憤怒的小鳥需要分步驟進行。以下是一個大致的實現(xiàn)流程，代碼部分將分步驟提供。 1. 游戲界面識別與控制 首先要使用計算機視覺技術識別游戲界面，并定位游戲中的關鍵元素，如小鳥、豬頭、彈弓等。然后，通過鼠標或鍵盤模擬人類操作來控制游戲。這部分代碼將使用 Python 的第三方庫如 PyAutoGUI 和 Pillow 來實現(xiàn)。 2. 游戲狀態(tài)分析與決策 接下來，需要對游戲狀態(tài)進行分析，判斷小鳥當前所處的位置、速度、角度等信息，以及豬頭們的分布和防御狀態(tài)。根據(jù)這些信息，制定一個合適的攻擊策略。這部分代碼將使用 Python 的 Pandas 和 NumPy 庫來進行數(shù)據(jù)處理和分析。 3. 訓練 AI 模型 使用機器學習技術訓練一個 AI 模型，使得模型能夠根據(jù)游戲狀態(tài)提供最佳的攻擊策略。這里可以使用 Python 的 Scikit-learn 庫來進行模型訓練和評估。 4. 結合模型進行游戲 將訓練好的模型應用到游戲中，根據(jù)模型提供的最佳攻擊策略來控制小鳥的發(fā)射。這部分代碼將結合之前的 PyAutoGUI 和 Pandas 庫來實現(xiàn)。 以下是一個簡化版的實現(xiàn)流程： 1. 安裝所需庫 ```bash pip install pyautogui pip install pillow pip install pandas pip install numpy pip install scikit-learn ``` 2. 游戲界面識別與控制 ```python import pyautogui import time import pillow def get_screen_size(): return pyautogui.size() def get_screen_region(x, y, width, height): return (x, y, width, height) def click(x, y): pyautogui.click(x, y) def send_keys(keys): pyautogui.typewrite(keys) def main(): while True: # 獲取屏幕尺寸 screen_size = get_screen_size() # 定位關鍵元素，這里以豬頭為目標 pig = (50, 50) # 假設豬頭在屏幕中央 # 模擬鼠標點擊豬頭 region = get_screen_region(pig[0], pig[1], 10, 10) click(region[0], region[1]) # 等待一段時間，模擬人類操作 time.sleep(0.1) if __name__ == "__main__": main() ``` 3. 游戲狀態(tài)分析與決策 ```python import pandas as pd import numpy as np def analyze_game_state(screen_image): # 使用計算機視覺技術分析屏幕圖像，提取關鍵信息 # 這里以簡單的顏色識別為例，提取豬頭和小鳥的顏色信息 mask = np.zeros(screen_image.shape, dtype=bool) mask[screen_image[:,:,0] == 255] = True # 豬頭為白色 mask[screen_image[:,:,0] == 0] = True # 小鳥為黑色 # 統(tǒng)計豬頭和小鳥的位置、數(shù)量等信息 豬頭_count = np.count_nonzero(mask) 豬頭_locations = np.where(mask)[0] 小鳥_count = np.count_nonzero(~mask) 小鳥_locations = np.where(~mask)[0] # 根據(jù)豬頭和小鳥的狀態(tài)，制定攻擊策略 attack_strategy = "launch_bird_at_pig" return attack_strategy def main(): while True: # 獲取屏幕圖像 screen_image = pillow.Image.open("screenshot.png") # 分析游戲狀態(tài)，獲取攻擊策略 attack_strategy = analyze_game_state(screen_image) # 根據(jù)攻擊策略控制小鳥的發(fā)射 if attack_strategy == "launch_bird_at_pig": # 模擬按下彈弓發(fā)射按鈕 send_keys("space") # 等待一段時間，模擬人類操作 time.sleep(0.1) if __name__ == "__main__": main() ``` 4. 訓練 AI 模型 ```python import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Log 模型 from sklearn.metrics import accuracy\_score # 準備數(shù)據(jù)集?? def prepare_data(screen_images, attack_strategies):?? ??data = []?? ??for screen_image, attack_strategy in zip(screen_images, attack_strategies):?? ????# 將屏幕圖像轉換為數(shù)組?? ????screen_image_array = np.array(screen_image.getdata()).reshape((1,) + screen_image.shape) ????# 添加目標變量，這里將攻擊策略轉換為數(shù)值，如 0 表示“l(fā)aunch_bird_at_pig”，1 表示“do_not_launch_bird”?? ????target = np.array([attack_strategy == "launch_bird_at_pig"]) ????# 添加其他特征，如豬頭數(shù)量、小鳥數(shù)量、豬頭位置等信息?? ????features = np.concatenate((screen_image_array, np.array([豬頭數(shù)量，小鳥數(shù)量，豬頭位置等信息]) ????data.append((features, target)) ??return data # 劃分訓練集和測試集?? X\_train, X\_test, y\_train, y\_test = train\_test\_split(X, y, test\_size=0.2, random\_state=42) # 創(chuàng)建并訓練邏輯回歸模型?? model = LogisticRegression()?? model.fit(X\_train, y\_train) # 評估模型?? y\_pred = model.predict(X\_test)?? accuracy = accuracy\_score(y\_test, y\_pred)?? print("Accuracy:", accuracy) # 使用模型進行預測?? def predict_attack_strategy(screen_image):?? ??screen_image_array = np.array(screen_image.getdata()).reshape((1,) + screen_image.shape)?? ??features = np.concatenate((screen_image_array, np.array([豬頭數(shù)量，小鳥數(shù)量，豬頭位置等信息])))?? ??attack_strategy = model.predict(features)?? ??return attack_strategy # 主函數(shù)?? def main():?? ??# 循環(huán)讀取屏幕圖像，預測攻擊策略，并控制小鳥的發(fā)射?? ??while True:?? ????# 獲取屏幕圖像?? ????screen_image = pillow.Image.open("screenshot.png") ????# 預測攻擊策略?? ????attack_strategy = predict_attack_strategy(screen_image) ????# 根據(jù)攻擊策略控制小鳥的發(fā)射?? ????if attack_strategy == "launch_bird_at_pig":?? ??????# 模擬按下彈弓發(fā)射按鈕?? ??????send_keys("space") ????# 等待一段時間，模擬人類操作?? ????time.sleep(0.1) if __name__ == "__main__":?? ??main()?? ``` 請注意，這里的代碼提供了一個簡化的實現(xiàn)流程。要訓練一個更準確的 AI 模型，您可能需要收集更多的游戲數(shù)據(jù)，并使用更復雜的機器學習技術，如深度學習。此外，您還需要一個強大的計算機來處理大量的數(shù)據(jù)和計算。