Приветствую, друзья.

Как вы знаете, в последнее время технология разработки игр для мобильных платформ развивается очень бурно. Игры пишутся на самых разных движках и языках, мы не будем в этой статье обсуждать, почему тот или иной язык/движок лучше или хуже (правда ведь?). Разработчики пытаются придумать новые интересные и удобные элементы управления игрой. Мне как игроку очень нравится использовать в игре геометрические элементы. Например такие, как в игре Джаггернаут для мобильных устройств.



Я попробую рассказать вам об алгоритме определения нарисованных 2d фигур. Свою версию движка я написал на языке ActionScript 3.0. При желании(и наличии базовых знаний по геометрии) его можно реализовать на любом другом.

Итак, нам необходимо по нарисованной руками фигуре определить процент схожести с имеющейся:

Веб сейчас везде, и предлагает очень мощную среду для создания и распространения приложений. Вместо цикла: написание кода → компиляция → запуск, просто обновите приложение или даже напиши код «на живую» в браузере. Кроме того, это относительно безболезненно позволяет распространять своё приложение на огромном количестве платформ. Интересно, что в последние несколько лет, разработка игр, используя HTML5, стала реальностью.
Элемент canvas был введен вместе с HTML5 и предоставляет API для работы с ним. API — прост, но если Вы никогда не работали с графикой, Вам потребуется время чтобы привыкнуть. Canvas поддерживается большим количество браузеров, что делает веб — хорошей площадкой для создания игр.

В данной статье содержатся базовые сведения о математическом аппарате, используемом в стерео зрении. Идея ее написания появилась после того как я начал работать с методами стерео зрения, в частности использовать алгоритмы реализованные в OpenCV. Эти алгоритмы зачастую ссылаются на различные понятия, такие как "фундаментальная матрица", "эпиполярная геометрия", "триангуляция". Существуют очень хорошие книжки по компьютерному зрению, в которых описывается, в том числе и стерео зрение и все необходимые понятия, но в них, нередко, бывает представлено слишком много информации для новичка. Здесь же, в краткой форме изложены базовые сведения о том, как работает стерео зрение и основные связанные с ним необходимые понятия:

• проективная геометрия и однородные координаты
• модель камеры
• эпиполярная геометрия (epiporal geomerty), фундаментальная и существенная матрицы (fundamental matrix, essential matrix)
• триангуляция стереопары точек
• карта глубины(depth map), карта смещений(disparity map) и идея, лежащая в основе ее вычисления

Практически весь материал статьи основан на книге "Multiple View Geometry in Computer Vision" by Hartley, R. I. and Zisserman, A., а раздел про построение карты глубины описан на основе материала из "Learning OpenCV" by Gary Bradski, Adrian Kaehler.

Для понимания содержимого статьи достаточно иметь общее представление об аналитической геометрии и линейной алгебре: знать, что такое матрица, вектор, скалярное и векторное произведение.