【Python入门】Python做游戏—

【Python入门】Python做游戏——跳跃小鸟

article/2025/8/23 21:01:18

如何运行

安装依赖

pip install keras
pip install pygame
pip install scikit-image
pip install h5py

作者使用的是theano训练的，训练好的模型文件要使用theano作为Keras的后端才能调用，在配置文件~/.keras/keras.json中（没有可创建）确认/修改backend为theano（如果没有安装tensorflow[Keras的另一可选后端]好像就不用管了），配置文件样式下文中卷积神经网络小节的补充里有。
要使用theano，我们还需要安装OpenBLAS。直接下载源码并解压，cd进目录，然后

sudo apt-get install gfortran
make FC=gfortran  
sudo make PREFIX=/usr/local install

下载源码并运行

git clone https://github.com/yanpanlau/Keras-FlappyBird.git
cd Keras-FlappyBird
python qlearn.py -m "Run"

我下载时目录中game/wrapped_flappy_bird.py文件的第144行，FPSCLOCK.tick(FPS)语句处缩进有点问题，删去现有缩进，打8个空格就好了，没问题就不用管了。

vmware虚拟机Ubuntu16.04+python3+只使用CPU+theano运行：

如果想重新训练神经网络，删除**model.h5**文件然后运行命令qlearn.py -m "Train"。

源码分析

游戏输入及返回图像

import wrapped_flappy_bird as game
x_t1_colored, r_t, terminal = game_state.frame_step(a_t)

直接使用flappybird python版本的接口。
输入为a_t（(1, 0)代表不跳，(0,1)代表跳）。
返回值为下一帧图像x_t1_colored和奖励reward（+0.1表示存活，+1表示通过管道，-1表示死亡），奖励被控制在[-1,+1]来提高稳定性。terminal 是一个布尔值表示游戏是否结束。
奖励函数在game/wrapped_flappy_bird.py中的
def frame_step(self, input_actions)方法中修改。

为什么直接将游戏图像输入处理呢？我一开始没转过弯，其实图像中包含了全部的信息（声音信息在多数游戏里只是辅助，不影响游戏），而人在玩游戏时也是接受输入的图像信息，然后决策输出相应的操作指令。这里其实就是在模拟人的反馈过程，将这一过程描述为一个非线性函数，而该非线性函数我们将使用卷积神经网络来表达，大体上卷积实现了对图像特征的提取，神经网络实现了从特征到操作指令的转换。

图像预处理

要素：1.  将图片转换为灰阶
2.  裁剪图片尺寸到80x80像素
3.  每次堆积4帧，一起馈入神经网络。相当于一次输入一张'四通道'的图像。  （为什么要将4帧堆在一起？这是一种方法，为了让模型能推断出小鸟的速度信息。）

x_t1 = skimage.color.rgb2gray(x_t1_colored)
x_t1 = skimage.transform.resize(x_t1,(80,80))
x_t1 = skimage.exposure.rescale_intensity(x_t1, out_range=(0, 255)) # 调整亮度
#
x_t1 = x_t1.reshape(1, 1, x_t1.shape[0], x_t1.shape[1])
s_t1 = np.append(x_t1, s_t[:, :3, :, :], axis=1)
# axis=1 意味着在第二维上添加

x_t1是一个(1x1x80x80) 的单帧，s_t1是4帧的叠加，形状为(1x4x80x80)。输入设计为 (1x4x80x80)而不是(4x80x80)是为了Keras考虑。

补充

rescale_intensity

卷积神经网络
现在，将预处理后的图像输入神经网络。

def buildmodel():print("开始建模")model = Sequential()model.add(Convolution2D(32, 8, 8, subsample=(4,4),init=lambda shape, name: normal(shape, scale=0.01, name=name), border_mode='same', dim_ordering='th', input_shape=(img_channels,img_rows,img_cols)))model.add(Activation('relu'))model.add(Convolution2D(64, 4, 4, subsample=(2,2),init=lambda shape, name: normal(shape, scale=0.01, name=name), border_mode='same', dim_ordering='th'))model.add(Ac