游戏开发中的CV：实时动作捕捉与虚拟交互

游戏开发中的CV：实时动作捕捉与虚拟交互

• 一、前言
• 二、实时动作捕捉技术基础
• • 2.1 动作捕捉技术的分类
  • 2.2 关键技术概念
  • • 2.2.1 特征点检测与跟踪
    • 2.2.2 三维姿态估计
    • 2.2.3 动作平滑与滤波
• 三、实时动作捕捉的实现方案
• • 3.1 基于 OpenCV 和 MediaPipe 的无标记点动作捕捉
  • • 3.1.1 环境搭建
    • 3.1.2 人体姿态估计代码实现
    • 3.1.3 与游戏引擎的对接
  • 3.2 基于深度相机的动作捕捉
  • • 3.2.1 Kinect 动作捕捉原理
    • 3.2.2 使用 Kinect SDK 进行开发
• 四、虚拟交互技术
• • 4.1 虚拟交互的分类
  • • 4.1.1 手势交互
    • 4.1.2 语音交互
    • 4.1.3 眼动交互
    • 4.1.4 触觉交互
  • 4.2 手势识别技术
  • • 4.2.1 基于 MediaPipe 的手势识别
    • 4.2.2 基于深度学习的复杂手势识别
  • 4.3 虚拟交互中的碰撞检测
  • • 4.3.1 碰撞检测算法
    • 4.3.2 基于物理引擎的碰撞检测
• 五、案例分析：CV 技术在主流游戏中的应用
• • 5.1 《舞力全开》（Just Dance）
  • 5.2 《微软模拟飞行》（Microsoft Flight Simulator）
  • 5.3 《半衰期：爱莉克斯》（Half-Life: Alyx）
• 六、挑战与未来发展方向
• • 6.1 目前面临的挑战
  • • 6.1.1 实时性与精度的平衡
    • 6.1.2 环境鲁棒性
    • 6.1.3 多用户交互
    • 6.1.4 硬件成本
  • 6.2 未来发展方向
  • • 6.2.1 基于 AI 的端到端学习
    • 6.2.2 多模态融合
    • 6.2.3 轻量化模型与边缘计算
    • 6.2.4 元宇宙中的虚拟交互
• 七、总结
• 联系博主

游戏开发中的CV：实时动作捕捉与虚拟交互​ ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在当今游戏产业中，玩家对游戏体验的要求日益提高，追求更加真实、沉浸的交互感受。计算机视觉（Computer Vision，CV）技术的飞速发展，为游戏开发带来了革命性的突破，其中实时动作捕捉与虚拟交互技术更是成为提升游戏品质的核心驱动力。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统