2021/04/29 · Leave a comment

游戏对不同分辨率手机的适配没有统一的标准或者固定方案，这样会引发一些微妙的问题，我们先拿简单的分辨率缩放举例。

在传统的图像缩放中，对于目标点的偏移都是等比的。比如：从（100×200像素）->（200×400像素）图像中的UI坐标变化过程是这样：

矩形坐上角坐标原点，横向x轴，纵向y轴，后面均沿用此规则

对于游戏来说，因为大屏、异形屏的原因较难按照等比的方法来进行适配，而且部分游戏可能有自己独特的分辨率适配规则。实际情况可能如下：

这会导致一个什么样的问题？比如你有一段程序或者代码需要ClickUI(40，50)。在100×200原始分辨率下是有效的，但是换了200×400分辨率的手机可能会有适配问题，原本期望的ClickUI(80，100)无效了。实际需要ClickUI(80，120)才有效。

当然这里有一些其他的方式能取到不同分辨率下UI的精确坐标，游戏可以利用引擎，android原生app可以利用底层接口等等，但是这些不是本文讨论的内容。

GameAISDK点击UI的过程

GameAISDK在识别UI点击的过程中做了许多工作来解决上面的问题（并不是100%解决）。其重要思想就是：把匹配区放大，在区域里面遍历查找最匹配的目标。

下面会分析它是如何解决的，我们先从流程入手，梳理整个UI的识别点击过程：

1. 配置需要点击的UI图片（后称样本图），标注里面需要识别的模版和点击坐标；
2. 从手机取得截屏（后称预测图），缩放至样本图比例；
3. 通过ORB算法识别样本图和预测图，得分超过阈值认为匹配成功进入下一步，否则回到步骤2；
4. 根据样本图的模板位置去识别预测图的位置，得分超过阈值认为识别成功进入下一步，否则回到步骤2；
5. 对样本图的点击坐标进行矩形扩充，利用小矩阵扫描的方式找到得分超过阈值的位置，最后进行位置合并，计算出新的点击坐标，识别成功进入下一步，失败回到步骤2；
6. 点击识别出来的坐标点；

整个流程里可以先不用关注样本图是如何配置，以及底层cv::ORB、cv::matchTemplate算法的原理与实现细节。因为这些内容比较固定，google也可以比较容易找到答案。更多的关注点放在如何利用这些cv算法解决不同分辨率下的识别点击问题。

注意这里模版匹配不等于cv::matchTemplate

模版匹配的流程在ORB匹配之后，如果说ORB是样本图与预测图整图相似度匹配，那么模版匹配就是图里的具有唯一性特征区域匹配。

根据模版匹配的原理，也会存在文章开头的问题，因为适配导致了实际坐标偏移，导致的结果就是在不同分辨率下“找不到”模版了。我们我看下GameAISDK是怎么“找到”的：

1. 先根据分辨率等比计算出预测图模版坐标偏移；
2. 将预测图模版扩大，样本图模版已经等比缩放（默认数据是scale从0.8至1.2分10档）；
3. 将缩放后的样本图模版放入扩大后的预测图模版扫描匹配；

大致过程可以参考：

模版匹配流程

点击坐标匹配

如果说ORB匹配和模版匹配是为了确定我们需要点击的图，那么点击坐标匹配则是最后的校准，确定最终需要点击的坐标位置：

1. 先根据分辨率等比计算出预测图点击坐标偏移；
2. 以点击坐标为中心，根据配置在样本图与预测图四周生成矩形模版；
3. 进入模版匹配流程；
4. 根据模版匹配出来的结果，进行矩形框合并，最终确定点击坐标位置；

大致过程可以参考：

点击坐标匹配流程

Q：为什么有了ORB匹配还需要模板匹配？

A：模板匹配是可选的，其首要目的的为了提高整体匹配的准确率。从实际应用的角度来看，如果同一张有很多UI，在不同状态下可能只有局部有细小差别，这个时候需要模板匹配做唯一区分。

Q：能达到100%的准确率吗？

A：通用配置无法达到，很多情况下需要微调配置。因为确实存在一些误匹配的例子，比如有两个一样的勾选框，距离也很近，默认情况容易造成误匹配。

（全文结束）

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