「スプラトゥーン」リアルタイム画像解析ツール「IkaLog」の裏側

任天堂WiiU用ゲーム「スプラトゥーン」
リアルタイム画像解析ツール
「IkaLog」の裏側
ささみの会 2015/10
Takeshi Hasegawa (@hasegaw)
October 17, 2015 (rev.2)
本スライド中に登場するスプラトゥーン関連画像は任天堂株式会社の著作物からの引用です。

@hasegaw is 誰
長谷川猛 (HASEGAWA Takeshi)
twitter: @hasegaw
Ø  もともと、インフラエンジニア(2004-2011)
SEとしてシステム構築、客先のシステム運用、提案
気付いたらプリセールス∼PMを担当するインフラエンジニア
（ざっくりデザイン、工数／導入物品見積もり、
構築プロジェクトの管理、保守等の問い合わせ対応）
Ø  フラッシュストレージを軸とした、アプリケーション高速化を
支援するセールスエンジニア(2011-2014)
Ø  ファブレス半導体ベンチャーでコンピュータ関連なんでも
2

記事紹介（？）
第二特集
サーバの目利きになる方法前編
第二特集
サーバの目利きになる方法後編
4

スプラトゥーンとは
6
（スプラトゥーン界のラグビー）

スプラトゥーンとは
•  第三者視点(TPS）のシューティングゲームの一種
•  インクで自分たちのナワバリを広げないと進めない
•  シューティングが苦手でも
バケツやローラータイプのブキで気軽に楽しめる
•  本気でやってる人たちは怖い
7

IkaLog とは何か
•  Wii U用ゲーム「スプラトゥーン」支援ソフト
–  HDMIキャプチャを介して情報を自動取得
–  数値・文字列データとして認識
–  お好みの方法で
蓄積、出力
8

IkaLog のイメージ
13
HDMIキャプチャ
IkaLog
実行用PC

プラガブルで様々な使い方に対応
14
録画ソフト自動制御
AmaRecTV
カラーLED連動
Fluentd
転送
スプラトゥーン戦績記録SNS
CSV/JSONファイル保存
スクリーンショット保存
SNS投稿
IkaLog

Embeded IkaLog （ライブラリモード）
•  IkaLog 自体が Python モジュールとして実装されている
•  Python コードから IkaLog を実行して、情報を受け取れる
•  作ってみたアプリケーションの例
15
アプリケーション説明
IkaRename.py スプラトゥーンのビデオを分析
ステージ／ルール／勝敗のついた
ファイル名にリネームする
IkaClips.py スプラトゥーンのビデオを分析
敵を倒した／倒されたシーンだけクリップし、
忙しい人向けのサマリビデオを生成
出力例 https://www.youtube.com/watch?v=w6kqbAPq1Rg

開発開始の経緯と
基本的なしくみ

IkaLog開発の経緯
•  スプラトゥーンプレイヤー同士で
モツ鍋を食べていたら、戦績の統計の話に
•  ゲームには、戦績の統計機能は存在しない
•  手動でExcelを使い戦績を整理している人も
17

スプラトゥーンプレイヤーにとっての
主なメトリック
•  どのステージが得意か？苦手か？
•  どのルールが得意か？苦手か？
•  どのブキが得意か？苦手か？
•  どのブキにやられやすいか？
•  どれぐらい突進していいのか？
突撃し過ぎなのか？
18

ツールを作ろう(検討編 1)
その晩から、720p １プレイ分の動画を相手に
検討開始
•  非圧縮 5分 → 20GB
OpenCV のテンプレートマッチングで試行錯誤
•  判ったこと：使えなそう
–  誤検出が多い
–  マッチングアルゴリズムが遅い
19

ツールを作ろう(検討編 2)
•  もっと単純な方法で画像をマッチングする
–  スプラトゥーンのシステムメッセージは
ほとんどが、決まった位置に白色で表示される
–  「文字部分だけが黒く、残りが白い画像」を加算し、
加算した後の画像のヒストグラムで判定する
–  基本的に足し算、引き算で実現できるため
非常に高速に処理できる
–  画面が真っ白なときに誤動作
→もともと白い画像は無視する
20

IkaLogの画像マッチング (第一世代)
21
ソース映像
マスク画像
加算画像
+
=
=
正しいマスクを加算すると画像が真っ白になる
違うマスクを加算すると画像が真っ白にならない

IkaLogの画像マッチング (第二・三世代)
•  第二世代
–  「前景が白」だけでは他の場面で誤認識するケースが
増えてきた
–  「背景が黒」「背景が白以外」のどちらかを
指定して、条件以外のドットが多ければ False-Positiveと判
断できるように拡張
•  第三世代
–  「前景がオレンジ」「前景が黄色」などを認識したい
ケースがでてきた
–  前景・背景ごとにHSV色成分などを指定して、条件通り・
条件以外のドットを検出できるように拡張
22

入力画像から目的の色だけを取り出す
23
入力画像
黄色のみ
白のみ
黒のみ

ＲＧＢ色空間とHSV色空間
24
RGB色空間
HSV色空間
引用元

hAps://ja.wikipedia.org/wiki/RGB

hAps://ja.wikipedia.org/wiki/HSV%E8%89%B2%E7%A9%BA%E9%96%93

©Wapcaplet

©Marc_Mongenet

数字の認識と機械学習

数字の認識
•  ゲーム中で使われているフォントは２種類
•  認識対象になる数字フォントは１種類
•  フォントが判っているのだから、認識できるはず
•  試行錯誤の末、既存OCRエンジンの利用は断念
•  機械学習ベースの認識エンジンを実装
26

既存OCRでの問題点
•  Tesseract OCRを評価
–  認識率が安定しない
–  もともと文章を読み取るためのもの
–  1∼2文字の文字、数字の認識は苦手
–  0, 8, 3 などを間違えることがある
–  今後問題があったときにアルゴリズムに
対して手が出せない
–  Python 3.x スクリプト上から利用しづらい
•  既存の文章向けOCRエンジンよりも
単純で目的に適した認識方式を検討
27
文字として

認識されないことも

kNN(K近傍法)の考え方
28
●
●
●
●
■
■
■
■
?
▲
▲
▲
▲
?
?
?
?
とてもシンプルな機械学習

標本　　　　の傍にあるサンプルが
どれかで分類する。

K=1
の場合は最寄りのサンプルが
あるクラスに分類される。

K=3
の場合は近くに3つのサンプル
があるクラスに分類される。

kNNによる図形マッチングのデモ(1/2)
•  GitHub にソースあり
–  https://github.com/hasegaw/opencv_knn_example/
•  三つのパターン ○ △ □ で画像を生成し、
kNNで学習する
•  ランダムに ○ △ □ から画像を生成し、その画像
の種類を判定する
–  KNN を用いてそれに近い画像を見つけ出す
–  見つけた画像の種類から、答え（標本の種類）を特定
29

kNNによる図形マッチングのデモ(2/2)
30
問題図形をランダムに
生成
K近傍法を用いて、学習済みの

図形から、もっとも近い図形を調べる
仕分ける
○
△
□
○
学習済み図形
○
△ □

32
kNN
による数値認識を実装後、はじめての

テスト結果。１０の位は文字画像の位置ズレで

誤認識が生じているが、１の位は１００％認識

できた

数字の認識
１）画面上の数字部分（位置固定）を切り抜き
２）縦・横のヒストグラムを生成し各文字の位置を特定
３）文字を検出用サンプルのサイズ（等幅）にリサイズ、
二値化
４）KNNにより既知の検出用サンプルと照らし合わせて
認識する
33

死因の認識
•  「数値が認識できているから、
死因もなんとかなるだろう」
•  数字認識との共通点
– 目的の情報が白色なので二値化しやすい
– 文字列の位置を特定し、切り抜きできる
•  数字認識との相違点
– アニメーションにより、常にサイズが変化
37

死因の認識（３）死因のリスト
38

死因の認識（３）
•  基本は数字の認識と一緒
–  1文字単位ではなく文字列を一組として処理
–  文字列は左寄せして処理（したほうがいいのかはよく判っていない）
•  認識率はそれほど高くないが、認識回数で精度を確保
–  IkaLogは現在毎秒10フレームほど解析している
–  下記例では、死因のメッセージ合計49fを解析し、
最多頻度は96gal_deco (18f, 36%) だった → 結果的に正解
39
votes={

'supershot':
6,

'carbon_deco':
1,

'bucketslosher':
1,
'octoshooter_replica':
1,

'splashshield':
1,
'sshooter_collabo':
5,
'hotblaster':
2,

'pablo':
1,

'nzap89':
6,

'sharp_neo':
3,
'hotblaster_custom':
2,
'96gal_deco':
18,
'52gal':
1,

'hokusai':
1

}

スプラトゥーンのブキ
•  スプラトゥーンでは、５０種類を超えるブキから
好きなものを選んで利用できる
•  全体的にバランスが取れているゲームだが
戦略や戦術、ブキの選択で優劣が発生する
•  分析したい -> 画像認識
41

スプラトゥーンのブキ画像リスト
42
スプラトゥーンのブキ　５９種類（現時点）

画像判別においてのチャレンジ
•  ブキ画像が小さい（47x45ドット・外枠込み）
•  表示条件（背景・被る画像）が変わる
•  誤判定すると後の統計結果に多大な影響が出る
•  一回の判定に使えるのは画像１枚のみ
43
他の装備品が被っている
保護色（まだマシ）
保護色（マジつらい）

スペクトラムによるブキ特徴量の算出
44
（まだバグがあった頃のバージョンの表示なので色がずれているけども）

こんなかんじで特徴量を抽出していた　→　認識率９７％台

ブキ認識テストの様子（かなり初期）
45

ブキ認識の正答率があがらない
•  アルゴリズムの改善を繰り返して
認識率９７％台に。しかし、その先で伸び悩み
–  戦績画面一回あたり、認識対象となるブキが８個登場
–  98%だと12 3ゲームに1回は認識ミスする計算
•  モツ鍋を食べながらアルゴリズムの
改善方法を議論
–  ラプラシアンフィルタの活用を提案される
–  トレーニングデータで.xxガロンの分類が間違っていたの
を修正
46

ラプラシアンフィルタを用いた
ブキ画像特徴量の算出
•  新アルゴリズムを導入（@itoooon 作）
•  ラプラシアンフィルタを利用し、
最終的に64次元の特徴量を算出
•  ブキ1000個の事前学習で11000個以上の分類（正
答率99.99%以上）を達成！
47
入力画像
ラプラシアン
フィルタ適用
グレースケール輪郭情報
特徴量画像
（合計64ドット)
@itoooon

新しい特徴量算出方法での分類結果（１）
48

新しい特徴量算出方法での分類結果（２）
49
テストデータは12000弱

正解の一覧は作っていないので目視で確認

多分、分類できている

Webcam サポート
※ ソースコードは GitHub にありますが、現在開発中の
機能であり、一般ユーザー向けには提供していません。

Webcamサポート
•  HDMIキャプチャデバイスを持っている人は
少ない
– ゲーム実況をするニコ生主などなら
持っているが…
– 新たに購入しようとすると、約２万円の投資
•  HDMIキャプチャの代わりにWebカメラを利
用できないか?
51

Webcam サポート（イメージ）
52
1)
TV、ディスプレイに
Webcam

を向ける

2)
WiiU
のホーム画面を表示

3)
IkaLog
で
Webcam
を介して　　ワープキャリブレーション

4)
以後 IkaLog
は画面と認識した範囲に対して処理を行う

デモムービー hAps://www.youtube.com/watch?v=d91xyyA-‐exA

OpenCVサンプル ﬁnd_obj.py (1)
53

OpenCVサンプル ﬁnd_obj.py (2)
54

HDMIキャプチャと間接キャプチャの比較
55
HDMIキャプチャ
(H264録画)
Webcamによる間接キャプチャ

雑なカラーコレクション適用済み

Webcam経由の入力状況
•  「既知の画像」（WiiU ホーム画面）を
画面上に出して、キャリブレーション
•  720p (1280x720) の画面を 5pxぐらいの精度で
取り込める
•  白色が (255,255,255) にならないため
何らかの対策が必要
–  カラーバランス、ガンマ調整
–  IkaLog 内の画像検出のスレッショルド変更
•  一般ユーザに使ってもらうためには、
まだ解決すべき課題が多い
56

Webcam 対応の課題点と
これまでに得られた知見
•  もし、このような「変な使い方」をするときは
自動調整機能をオフにできるWebcamがオススメ
–  カラーバランスが固定できること
–  コントラストが固定できること
–  オートフォーカスをオフにできること
•  プラズマTVは明るすぎて Webcam の
ダイナミックレンジが追いつかない？ EL液晶は？
•  新しめのスマートフォンのカメラも非常に優秀
57

よさそうな WebCam の一例
58
Logicool
の
Webcam
はカラーバランス、コントラスト、フォーカスを

固定できるのでこのような用途に向いている（アキヨドで試して購入した）

ただし上記の固定機能は
Windows
専用。
Mac
では実装されていない（怒

IkaLog が出力するデータの複雑化（１）
60
IkaLogの当初のスコープ

・ステージ／ルール検出、勝敗（２択）

・スクリーンショット保存
追加された検出内容

・目標（ガチホコ／ガチヤグラ）の位置検出

・プレイヤーの死因（凶器）検出

・時系列のスコア検出

・プレイヤーのランク、所持金などの数値検出

・全プレイヤーの生死ステータスのモニタリング

・ロビー（パブリック／プライベート／タッグ）検出

今後追加する（かもしれない）検出

・コミュニケーション検出（ナイス／カモン）

・スペシャル蓄積・利用検出

・目標に対するチームのイベント

IkaLog が出力するデータの複雑化（２）
61
{'time': 1442394550, 'result': 'win', 'rule': 'ガチホコバトル', 'event':
'GameResult', 'map': 'モズク農園'}
{'rank_in_team': 2, 'weapon': 'デュアルスイーパーカスタム', 'result': 'win', 'kills': 1,
'time': 1444491154, 'cash_after': 1820744, 'players': [{'rank_in_team': 1,
'weapon': 'プライムシューター', 'kills': 2, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team':
1}, {'rank_in_team': 2, 'weapon': 'デュアルスイーパーカスタム', 'kills': 1, 'deaths': 0,
'udemae_pre': 'B', 'team': 1}, {'rank_in_team': 3, 'weapon': 'プライムシューター',
'kills': 1, 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'C+', 'team': 1}, {'rank_in_team': 4,
'weapon': 'スプラシューターコラボ', 'kills': 1, 'deaths': 0, 'udemae_pre': 'B-',
'team': 1}, {'rank_in_team': 1, 'weapon': 'ジェットスイーパーカスタム', 'kills': 1,
'deaths': 2, 'udemae_pre': 'C', 'team': 2}, {'rank_in_team': 2, 'weapon': '3Kスコー
プ', 'kills': 0, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 2}, {'rank_in_team': 3,
'weapon': 'プロモデラーRG', 'kills': 0, 'deaths': 1, 'udemae_pre': 'B-', 'team': 2},
{'rank_in_team': 4, 'weapon': 'ダイナモローラーテスラ', 'kills': 0, 'deaths': 1,
'udemae_pre': 'B+', 'team': 2}], 'rule': 'ガチホコバトル', 'event': 'GameResult',
'deaths': 0, 'udemae_pre': 'B', 'map': 'アロワナモール', 'team': 1}
GitHub
イニシャルカット時の IkaLog
が出力した戦績ログ
(JSON)
最近の IkaLog
が吐く戦績ログ
(JSON)

※本当はもっと色々出せる
→
情報量の増加に伴い分析基盤の構築が必要

stat.ink (戦績SNS)
•  IkaLogユーザのひとり @fetus_hina さんが
開発、運営する Web サイト
•  IkaLog からのプレイデータを受け取り、表
示・集計する
62

stat.ink
（全ユーザのプレイ結果からの統計）
65
自分が４回以上死ぬと

試合への勝率が大きく下がる

IkaLog + stat.ink のDAU、処理ゲーム数
0"
5"
10"
15"
20"
25"
30"
0"
100"
200"
300"
400"
500"
600"
700"
9/27/15"
9/29/15"
10/1/15"
10/3/15"
10/5/15"
10/7/15"
10/9/15"
10/11/15"
10/13/15"
10/15/15"

66
データソース
hAps://twiAer.com/fetus_hina/status/654681918131142657

まとめ
68
画像処理のノウハウ
•  OpenCV 3.0で高速に
マスク処理、スコア算出
•  スプラトゥーンの画面は
検出しやすい
（ほぼ位置固定・白色文字）
機械学習すごい
•  K近傍法は簡単に使える
•  特徴量の計算方法が
ポイントになる
そのほか
•  情報の見える化、大事
•  一人では全部できない
•  スプラトゥーン楽しい

質問タイム？
69
らぴす
(2000-‐2014)

マンメンミ！
(ありがとうございました）

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