You all know what this game is about. This is the best service-offline-sorry page in the world. People have made simple bots that time the dino’s jump to beat the game to reinforcement learning agents with CNN state encoders.

你们都知道这个游戏是关于什么的。这是世界上最好的服务离线抱歉页面。人们制作了简单的机器人，使恐龙的时光飞逝，用CNN状态编码器加强了游戏的学习能力。

It’s a game and we’re supposed to have fun. Today, I’ll walk you through how to write some JavaScript code to play the game by jumping around in your room.

这是一个游戏，我们应该玩得开心。今天，我将向您介绍如何编写一些JavaScript代码来在您的房间中四处跳动来玩游戏。

This thing is hard to play.

这东西很难玩。

You can try the game here and view the full source code here.

您可以尝试的游戏在这里，查看完整的源代码在这里。

克服技术壁垒 (Overcoming Tech Barriers)

Setting up a small webpage with basic javascript support to get a webcam feed and a dino game container is trivial for seasoned developers. All you need is latest chrome, a <video> tag, some JavaScript snippets to load a webcam feed from stackoveflow and the ripped t-rex game.

对于经验丰富的开发人员而言，设置一个具有基本javascript支持的小型网页来获取网络摄像头摘要和dino游戏容器是不重要的。您所需要的只是最新的chrome，一个<video>标签，一些JavaScript代码片段，这些资源可以从stackoveflow和翻录的t-rex游戏中加载网络摄像头。

Moving on to the interesting part. Movement/Action detection.

继续有趣的部分。运动/动作检测。

Tensorflow Lite has open — sourced a lot of fine — tuned models for web or mobile usage. I decided to use the full (both lower and upper body) pose detector. You can import tensorflow lite for javascript as well as the model I am using here, by adding these 2 lines inside your <head> .

Tensorflow Lite已针对Web或移动应用开放了(来源很多)微调模型。我决定使用完整的(下半身和上半身)姿势检测器。您可以通过在<head>添加这两行来为Javascript以及我在这里使用的模型导入tensorflow lite。

With every dependency downloaded and ready, we can start by handling the camera element’s loadeddata event.

在下载并准备好每个依赖项之后，我们可以开始处理相机元素的loadeddata事件。

Once the webcam is ready, load the model and start a pose prediction loop.

网络摄像头准备就绪后，加载模型并启动姿势预测循环。

I’ve also included a small recording play/pause functionality by just adding an on — click event on the video feed container.

我还通过在视频供稿容器上添加on-click事件来包括小的录制播放/暂停功能。

检测动作 (Detecting Actions)

Posenet outputs a list of each predicted bone positions, along with a score value.

Posenet输出每个预测的骨骼位置的列表以及得分值。

https://www.tensorflow.org/lite/models/pose_estimation/overview https://www.tensorflow.org/lite/models/pose_estimation/overview

For the sake of simplicity, our algorithm is pretty simple.

为了简单起见，我们的算法非常简单。

Pick out the left and right hip bones挑出左右髋骨
Select the hip bone with the greatest confidence (score)选择最有信心的髋骨(分数)
If the score is not > 0.6 ( better than a random guess ), go to next frame

如果分数不> 0.6 (优于随机猜测)，请转到下一帧
Else, perform simple thresholding to detect actions, on the y axis

否则，在y轴上执行简单的阈值检测操作

Here’s the first part of our algorithm so far:

到目前为止，这是我们算法的第一部分：

Moving on to thresholding.

前进到阈值化。

KISS.

吻。

If the hip is positioned on the lower part (bottom 20% ) of the camera feed, treat this as crouching.

如果臀部位于摄像头馈送的下部(底部20% )，则将其视为蹲伏。
If the hip is in the middle of the feed (between 20% and 70% of the height of the camera feed), treat this as idle.

如果臀部在进给的中间(相机进给的高度的20%至70%之间)，则将其视为空闲。
Else, treat this as a jump否则，将此视为跳跃

Of course, this presumes that the player is standing in the proper position in front of the camera. This is pretty easy to do. Just make sure you are far away so that your hips are in the middle of the viewport, with enough room so that you can crouch and jump.

当然，这是假定玩家正站在相机前面的正确位置。这很容易做到。只要确保您距离较远，使臀部位于视口的中间，并留有足够的空间，以便您可以蹲下并跳跃。

The last part, implementing toggleAction is pretty easy. We are just going to emulate key pressed events. Key code 32 means spacebar and key code 40 means bottom arrow.

最后一部分，实现toggleAction非常简单。我们将模拟按键事件。键码32表示空格键，键码40表示底部箭头。

You can try the game here and view the full source code here.

您可以尝试的游戏在这里，查看完整的源代码在这里。

That’s it. Thanks for reading!

而已。谢谢阅读！

翻译自: https://towardsdatascience.com/playing-chromes-dino-game-by-physically-jumping-and-crouching-a3d319234727

查看全文

http://www.taodudu.cc/news/show-6467542.html

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