程序员买啥游戏机，自己动手做一个体感小游戏

摘要：结合一个仿制的简易Flappy Bird游戏，ModelBox体感小游戏就这样诞生了。

本文分享自华为云社区《ModelBox开发案例 - 体感小游戏》，作者：菊厂飞戈。

前段时间，小鱼老师在AI说发布了文章 ModelBox推理真的高效吗，里面介绍了双阶段单人人体关键点检测案例，运行速度超快：使用原生的ONNXRuntime API做开发，可以达到36fps；而ModelBox版本（推理框架同样是ONNXRuntime），更是达到了接近80fps！

于是乎，笔者产生了一个大胆的想法：这么快的人体关键点检测应用，不用来跑游戏可惜了呀！经过一段时间的开发调试，结合一个仿制的简易Flappy Bird游戏，ModelBox体感小游戏诞生了：

玩家通过上下摆动双臂做出“扇动翅膀”的动作，阻止小鸟下落，躲避画面中的“狼柱”；如果小鸟不小心碰到了“狼”或者触碰到画面边缘，游戏停止，然后会重新开始。画面左上方显示的是玩家存活的时长。

本案例使用的是Windows版本的 ModelBox SDK，如果对此还不熟悉，请先阅读 ModelBox端云协同AI开发套件（Windows）开发环境篇，如果对 ModelBox AI应用开发感兴趣，欢迎参加我们的 ModelBox实战营。

工程结构

本案例是在小鱼老师的 single_human_pose 应用基础上修改而来，案例所需资源（代码、模型、测试数据等）均可从obs桶下载。工程目录与原始版本基本一致，下面列出其中不一样的地方：

single_human_pose├─data│  ├─game                           // 体感游戏资源目录│      ├─icon                       // 体感游戏所需的图标资源│      ├─src // 体感游戏源代码，可独立运行│  └─dance_120fps.mp4               // 测试视频├─etc│  └─flowunit // 功能单元目录│      ├─draw_pose // 关键点绘制功能单元│         ├─draw_pose.py            // 关键点绘制功能单元入口文件│         ├─draw_pose.toml // 关键点绘制功能单元配置文件│         ├─draw_utils.py           // 其他功能函数存放文件│         ├─flappy.py               // Flappy Bird核心逻辑│         ├─smooth.py               // 平滑算法，使关键点更稳定│         └─vector.py               // 平面坐标系中点的运算│      ├─... // 其他功能单元├─graph│  ├─single_human_pose.toml // 默认的技能流程图│  └─single_human_pose_camera.toml // 使用摄像头运行的技能流程图├─...└─build_project.sh

Flappy Bird

本案例中游戏相关的资源和代码在 data/game 目录下，我们可以直接执行其中 src 下的 main.py 文件，得到一个使用键盘控制的 Flappy Bird 游戏。main.py 文件中的核心函数内容如下：

def run():# 初始化游戏snake = Snake()    # 贪吃蛇flappy = Flappy()  # Flappy Birdpacman = Pacman()  # 吃豆人# 初始化摄像头，参数0表示设备的第一个摄像头cap = cv2.VideoCapture(0)# 判断摄像头初始化是否成功if not cap.isOpened():print('failed to open camera 0')exit()# 设置分辨率为 960 x 540cap.set(3, 960)cap.set(4, 540)while True:# 读取一帧视频图像，ret表示读取是否成功ret, frame = cap.read()# 对原始图像做高斯模糊，避免干扰到游戏画面frame = cv2.GaussianBlur(frame, (0, 0), 5)# 阻塞等待键盘响应1ms，获取按下的按键值pressed_key = cv2.waitKey(1) & 0xFFif pressed_key == ord('q'): # 如果按下q键则退出游戏breakelse: # 根据按键类型更新游戏画面# frame = snake.update_snake_keyboard(frame, pressed_key)frame = flappy.update_flappy_keyboard(frame, pressed_key)# frame = pacman.update_pacman_keyboard(frame, pressed_key)# 打开一个名为game的窗口，显示图像cv2.imshow('game', frame)# 释放摄像头资源cap.release()# 关闭所有窗口cv2.destroyAllWindows()

可以看到，其中包含了3个小游戏：贪吃蛇、吃豆人和Flappy Bird。游戏界面使用OpenCV绘制，程序将打开0号摄像头，将游戏画面叠加在摄像头画面上；在每帧的绘制中，程序阻塞1ms等待键盘响应，根据按键不同控制游戏的运行：按下空格键将控制小鸟往上飞行一段距离（具体内容查看 src/flappy.py ）。开发者可以解开另外两个游戏的注释代码，试试它们的游戏效果。

关键点绘制功能单元

Flappy Bird游戏与人体关键点检测应用的结合，完全容纳在 draw_pose 功能单元中。在原始的 single_human_pose 应用里，这个功能单元只是将检测到的关键点数据绘制到画面中；本应用中，在得到人体关键点数据后，又计算了双臂与身体的夹角，如果检测到“扇动翅膀”的动作，则控制小鸟往上飞行一段距离。游戏画面与高斯模糊后的人体关键点画面叠加在一起显示，既能看到AI应用的效果，也不至于干扰到游戏画面的显示。

    def open(self, config):...# 使用图标资源初始化Flappy Bird游戏控制示例icon_path = config.get_string("icon_path", ".")self.flappy = Flappy(icon_path)return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESSdef process(self, data_context):...for image, hand_pose in zip(in_image, in_feat):...# 获取上一功能单元输出的人体关键点数据pose_data = np.array(hand_pose.as_object(), copy=False)pose_data = pose_data.reshape((self.kps, 3))# 计算双臂与身体的夹角arm_angles = get_arm_angles(bbox, pose_data, self.keypoints_smooth)...# 在摄像头画面中画出主要的人体关节，并作高斯模糊draw_pose(out_img, bbox, pose_data, self.score_thre)out_img = cv2.GaussianBlur(out_img, (0, 0), 5)# 根据双臂动作控制游戏画面更新，叠加到摄像头画面中做展示out_img, alive = self.flappy.update_flappy_pose(out_img, arm_angles, fps)...return modelbox.Status.StatusCode.STATUS_SUCCESS

camera流程图

游戏的运行需要实时的摄像头画面，因此本案例增加了使用PC自带或者外接的USB摄像头作为输入源的流程图，对应文件为 single_human_pose_camera.toml，其中的流程图描述 graphconf 内容如下：

graphconf = """digraph single_human_pose {node [shape=Mrecord]queue_size = 1batch_size = 1input1[type=input,flowunit=input,device=cpu,deviceid=0]data_source_parser[type=flowunit, flowunit=data_source_parser, device=cpu, deviceid=0]local_camera[type=flowunit, flowunit=local_camera, device=cpu, deviceid=0, pix_fmt=bgr, cam_width=960, cam_height=540]det_pre[type=flowunit, flowunit=det_pre, device=cpu, deviceid=0]color_transpose[type=flowunit flowunit=packed_planar_transpose device=cpu deviceid=0]normalize[type=flowunit flowunit=normalize device=cpu deviceid=0 standard_deviation_inverse="0.003921568627451, 0.003921568627451, 0.003921568627451"]det_human[type=flowunit, flowunit=det_human, device=cpu, deviceid=0, batch_size=1]det_post[type=flowunit, flowunit=det_post, device=cpu, deviceid=0]object_tracker[type=flowunit, flowunit=object_tracker, device=cpu, deviceid=0]expand_box[type=flowunit, flowunit=expand_box, device=cpu, deviceid=0]image_resize[type=flowunit flowunit=resize device=cpu deviceid="0" image_width=192, image_height=256]color_transpose2[type=flowunit flowunit=packed_planar_transpose device=cpu deviceid=0]mean[type=flowunit flowunit=mean device=cpu deviceid="0" mean="116.28,103.53,123.68"]normalize2[type=flowunit flowunit=normalize device=cpu deviceid="0" standard_deviation_inverse="0.0175070,0.01742919,0.01712475"]det_pose[type=flowunit, flowunit=det_pose, device=cpu, deviceid=0, batch_size=1]pose_post[type=flowunit, flowunit=pose_post, device=cpu, deviceid=0]draw_pose[type=flowunit, flowunit=draw_pose, device=cpu, deviceid=0]video_out[type=flowunit, flowunit=video_out, device=cpu, deviceid=0]input1 -> data_source_parser:in_datadata_source_parser:out_video_url -> local_camera:in_camera_packetlocal_camera:out_camera_frame -> det_pre:in_imagedet_pre:resized_image -> color_transpose:in_imagecolor_transpose:out_image -> normalize:in_datanormalize:out_data -> det_human:inputdet_human:output1 -> det_post:in_feat1det_human:output2 -> det_post:in_feat2det_human:output3 -> det_post:in_feat3det_pre:out_image -> det_post:in_imagedet_post:has_human -> object_tracker:in_imageobject_tracker:out_image -> expand_box:in_imageexpand_box:out_image -> image_resize:in_imageimage_resize:out_image -> color_transpose2:in_imagecolor_transpose2:out_image -> mean:in_datamean:out_data -> normalize2:in_datanormalize2:out_data -> det_pose:imagedet_pose:heatmap -> pose_post:in_featpose_post:out_data -> draw_pose:in_featobject_tracker:out_image -> draw_pose:in_imagedraw_pose:out_image -> video_out:in_video_framedet_post:no_human -> video_out:in_video_frame
}"""

与 single_human_pose.toml 相比，这个流程图使用 local_camera 替换了 video_demuxer 和 video_decoder 功能单元，其他部分是一致的。

打开工程目录下bin/mock_task.toml文件，修改其中的任务输入和任务输出配置为如下内容：

[input]
type = "url"
url = "0"  # 表示0号摄像头，即PC自带摄像头，若PC无摄像头需外接USB摄像头
[output]
type = "local"
url = "0:pose_game"  # 表示名为```pose_game```的本地窗口

即使用编号为0的摄像头（默认为PC自带的摄像头），输出画面显示到名为pose_game的本地屏幕窗口中。

执行bin/main.bat camera运行应用，就可以开始游戏了：

改造自己的体感小游戏

本案例展示了 ModelBox AI应用与游戏的结合，开发者可以调整其中的游戏逻辑控制游戏的难易程度，如小鸟降落/飞升的速度、狼柱的出现频率与位置等；还可以改成使用其他动作或者手势控制小鸟飞行，如僵尸跳、开合跳等；另外，案例中提供了贪吃蛇、吃豆人这两款游戏源码，开发者也可以将它们改造成体感小游戏。

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