标注数据增加到1200张图片,并且用更准的faster_rcnn_inception_v2_coco模型重新训练了一遍

知乎文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32553763

感谢Chao、奋逗逗对于标注数据做出的贡献

• Python3.6、OpenCV2、TensorFlow等
• adb,用于调试安卓手机,参考https://github.com/wangshub/wechat_jump_game

simple目录中的simple.py使用OpenCV2检测棋子和目标块的位置,简单粗暴,simple_ios.py是对应的IOS版本

simple检测结果

tensorflow目录包括以下文件:

• wechat_jump_label_map.pbtxt:物体类别映射文件;
• utils:提供辅助功能的文件;
• frozen_inference_graph_frcnn_inception_v2_coco.pb:训练好的物体检测模型,共1200张标注数据,使用faster_rcnn_inception_v2_coco训练;
• wechat_auto_jump.py:自动跳一跳的代码

物体检测结果

label.zip提供了标注的工具,使用labelImg进行物体检测标注,使用方法可以参考物体检测标注说明.pdf

labelImg标注示例