背景：最近几年，图像识别技术愈加完善，人类赋予计算机“看”的能力已经基本实现；同时，随着一代代机器学习算法的更迭，计算机也在很多方面具备了一定的学习能力，并在很多曾经看似是人类这种智慧生命才能精通的领域完胜了人类，很多专业性极强的棋牌项目早已被攻陷（例如：跳棋，五子棋，象棋，围棋），而这些棋牌游戏最大的特点就是游戏博弈双方的信息是完全对等的，这些属于“完全信息类”博弈，但是像德州扑克，桥牌，麻将等游戏中，博弈双方的信息是不完全，不对等的，处理这类游戏的AI算法很多都还处于研究阶段。斗地主就是一款非完全信息博弈类的游戏，多数斗地主游戏中的AI只能实现简单的代打功能，并没实现强大的出牌决策算法。

目的：通过图像识别技术，Android设备调试技术以及相关算法的支持，构建一个斗地主的软件机器人，该机器人利用图像识别将游戏界面中的信息识别并映射到算法的数据模型中，通过算法的智能分析进行下一步的出牌决策，再通过设备调试模拟人为的点击进行游戏中的相关操作，最终实现一个强大的斗地主游戏AI，能通过胜率来评定该游戏AI的能力。

意义：将多种技术结合并实践，打造一个能够在斗地主游戏中模仿人行为的软件机器人，同时在非完全信息博弈算法方面做一些尝试，使这个游戏机器人达到一定的智能程度，最后通过统计AI进行N次游戏获得的胜率来评估这个机器人的能力。

2. 研究的基本内容与方案

· 截屏分析模块

o 主要功能：识别屏幕截图中的点击区域识别手牌，场牌判断游戏进行的装填将识别到的点击区域坐标传入点击队列

o 技术支持

§ 开发语言：Python

§ 技术模块：OpenCv

o 核心问题