Spielend programmieren: So erstellen Sie Ihren eigenen bonk.io KI Bot mit Python

Willkommen in der faszinierenden Welt des KI Bot-Programmierens, wo Spaß und Lernen Hand in Hand gehen! In diesem Artikel tauchen wir tief in die Erstellung eines eigenen bonk.io Bots mit Python ein. Keine Sorge, auch wenn Sie kein Programmier-Guru sind, wir werden alles Schritt für Schritt erklären, damit Sie am Ende dieses Artikels stolz Ihren eigenen, kleinen digitalen Mitspieler haben.

Was ist bonk.io und warum ein Bot?

bonk.io ist ein simples, aber süchtig machendes Physikspiel, bei dem sich kleine Kugeln auf einer Map bewegen und versuchen, sich gegenseitig herunterzustoßen. Die Steuerung ist einfach: Man kann die Kugel bewegen und sie in der Luft drehen. Der Reiz des Spiels liegt in seiner Unvorhersehbarkeit und der Möglichkeit, ausgeklügelte Strategien zu entwickeln.

Warum also einen Bot für bonk.io programmieren? Nun, es gibt viele Gründe:

• Lernen: Es ist eine großartige Möglichkeit, um die Grundlagen der künstlichen Intelligenz, der Spieleprogrammierung und von Python zu lernen.
• Herausforderung: Einen Bot zu entwickeln, der in der Lage ist, in bonk.io zu bestehen, erfordert kreatives Denken und Problemlösungsfähigkeiten.
• Spaß: Es macht einfach Spaß, seinen eigenen Bot zu entwickeln und ihm beim Spielen zuzusehen!

Voraussetzungen

Bevor wir loslegen, stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes eingerichtet haben:

• Python: Installieren Sie die neueste Version von Python auf Ihrem Computer. Sie können es von der offiziellen Python-Website (python.org) herunterladen.
• pip: Pip ist der Paketmanager für Python. Er ist in der Regel bereits installiert, wenn Sie Python installieren.
• Bibliotheken: Wir benötigen einige Python-Bibliotheken für unser Projekt. Wir werden diese später installieren.
• Grundkenntnisse in Python: Ein grundlegendes Verständnis von Variablen, Schleifen, Funktionen und Klassen ist von Vorteil.

Die grundlegende Struktur unseres Bots

Unser bonk.io Bot wird im Wesentlichen aus zwei Hauptkomponenten bestehen:

1. Datenerfassung: Wir müssen in der Lage sein, die Spielumgebung zu verstehen. Das bedeutet, dass wir die Positionen der Kugeln, die Form der Map und andere relevante Informationen auslesen müssen. Da bonk.io kein offizielles API (Application Programming Interface) anbietet, müssen wir uns auf Techniken wie Screen Scraping oder Bilderkennung verlassen.
2. Entscheidungsfindung: Basierend auf den gesammelten Daten muss unser Bot entscheiden, welche Aktionen er ausführen soll. Dies kann durch einfache Regeln, maschinelles Lernen oder eine Kombination aus beidem erreicht werden.

Schritt 1: Die benötigten Bibliotheken installieren

Öffnen Sie Ihre Kommandozeile (Terminal unter macOS/Linux oder Eingabeaufforderung unter Windows) und führen Sie die folgenden Befehle aus, um die benötigten Bibliotheken zu installieren:

pip install opencv-python
pip install pyautogui

Diese Befehle installieren:

• opencv-python: Eine Bibliothek für Bildverarbeitung, die wir verwenden werden, um den Bildschirm zu analysieren und die Positionen der Kugeln zu erkennen.
• pyautogui: Eine Bibliothek, mit der wir die Maus und Tastatur steuern können, um Aktionen im Spiel auszuführen.

Schritt 2: Den Bildschirm erfassen und analysieren

Der erste Schritt besteht darin, ein Bild des Bildschirms aufzunehmen und zu analysieren, um die Positionen der Kugeln zu bestimmen. Hier ist ein Beispielcode, der den Bildschirm erfasst und speichert:

import pyautogui
import cv2

# Bildschirmaufnahme
screenshot = pyautogui.screenshot()

# Speichern des Screenshots
screenshot.save("screenshot.png")

# Laden des Screenshots mit OpenCV
img = cv2.imread("screenshot.png")

# Anzeigen des Bildes (optional)
cv2.imshow("Screenshot", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Dieser Code verwendet pyautogui, um einen Screenshot zu erstellen und ihn als „screenshot.png” zu speichern. Anschließend wird OpenCV verwendet, um das Bild zu laden und anzuzeigen (optional). Dies ist nur ein Ausgangspunkt. Wir müssen den Code später anpassen, um die relevanten Informationen aus dem Screenshot zu extrahieren.

Schritt 3: Kugelpositionen erkennen

Die Erkennung der Kugelpositionen ist ein anspruchsvollerer Schritt. Wir können verschiedene Techniken verwenden, wie z.B. Farberkennung oder Konturenerkennung. Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, das auf Farberkennung basiert (dies funktioniert am besten, wenn die Kugeln eine eindeutige Farbe haben):

import pyautogui
import cv2
import numpy as np

# Farbe der Kugel (Beispiel: Rot)
lower_red = np.array([0, 50, 50])
upper_red = np.array([10, 255, 255])

# Bildschirmaufnahme
screenshot = pyautogui.screenshot()
img = cv2.cvtColor(np.array(screenshot), cv2.COLOR_RGB2BGR)
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# Maske erstellen
mask = cv2.inRange(hsv, lower_red, upper_red)

# Ergebnis filtern
result = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)

# Konturen finden
contours, _ = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# Kugelpositionen extrahieren
ball_positions = []
for contour in contours:
    (x, y, w, h) = cv2.boundingRect(contour)
    # Annahme: Kugeln sind relativ klein
    if w > 10 and w < 50 and h > 10 and h < 50:
        ball_positions.append((x + w // 2, y + h // 2)) # Mittelpunkt der Kontur

# Markieren der Kugelpositionen (optional)
for x, y in ball_positions:
    cv2.circle(img, (x, y), 10, (0, 255, 0), -1)

# Anzeigen des Bildes (optional)
cv2.imshow("Ball Detection", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

print("Kugelpositionen:", ball_positions)

Dieser Code:

1. Definiert einen Farbbereich für die Kugel (in diesem Fall Rot). Passen Sie die Werte für lower_red und upper_red an die Farbe Ihrer Kugel an.
2. Konvertiert das Bild in den HSV-Farbraum, der für die Farberkennung besser geeignet ist.
3. Erstellt eine Maske, die Pixel filtert, die in den definierten Farbbereich fallen.
4. Findet Konturen in der Maske.
5. Extrahiert die Positionen der Kugelmittelpunkte aus den Konturen.
6. Markiert die Kugelpositionen auf dem Bild (optional).

Dieser Code ist ein Ausgangspunkt. Je nach Komplexität der Map und den Farben der Kugeln müssen Sie möglicherweise fortgeschrittenere Bildverarbeitungstechniken anwenden.

Schritt 4: Entscheidungsfindung und Steuerung

Nachdem wir die Kugelpositionen erkannt haben, müssen wir entscheiden, was unser Bot tun soll. Eine einfache Strategie könnte sein, sich von anderen Kugeln fernzuhalten und zu versuchen, sie von der Map zu stoßen. Hier ist ein Beispielcode, der die Maus verwendet, um eine Kugel wegzustoßen (dies ist ein sehr vereinfachtes Beispiel und muss an die spezifische Mechanik von bonk.io angepasst werden):

import pyautogui
import time

# Beispielposition einer anderen Kugel
enemy_x = 500
enemy_y = 500

# Eigene Position (angenommen, wir haben sie bereits ermittelt)
own_x = 300
own_y = 300

# Berechne die Richtung, in die wir uns bewegen müssen
direction_x = enemy_x - own_x
direction_y = enemy_y - own_y

# Normalisiere den Vektor
length = (direction_x**2 + direction_y**2)**0.5
if length > 0:
    direction_x /= length
    direction_y /= length

# Bewege die Maus in die entgegengesetzte Richtung (um sich von der anderen Kugel wegzustoßen)
move_x = own_x - direction_x * 100 # 100 ist die Distanz, um die wir uns bewegen wollen
move_y = own_y - direction_y * 100

# Bewege die Maus (simuliert Bewegung)
pyautogui.moveTo(move_x, move_y, duration=0.2) # 0.2 Sekunden Bewegung

Dieser Code:

1. Berechnet die Richtung zur gegnerischen Kugel.
2. Normalisiert den Richtungsvektor.
3. Bewegt die Maus in die entgegengesetzte Richtung, um sich von der gegnerischen Kugel wegzustoßen.
4. Verwendet pyautogui.moveTo(), um die Maus zu bewegen.

Dieses Beispiel ist sehr einfach und muss an die spezifische Mechanik von bonk.io angepasst werden. Sie müssen wahrscheinlich auch die Drehfunktion der Kugel berücksichtigen.

Weitere Verbesserungen und Ideen

Dies ist nur ein grundlegendes Beispiel für einen bonk.io Bot. Hier sind einige Ideen, wie Sie ihn verbessern können:

• Maschinelles Lernen: Verwenden Sie maschinelles Lernen, um den Bot intelligenter zu machen. Sie könnten beispielsweise ein neuronales Netzwerk trainieren, um die besten Aktionen basierend auf dem aktuellen Spielstand vorherzusagen.
• Bessere Bilderkennung: Implementieren Sie robustere Bildverarbeitungstechniken, um die Kugelpositionen genauer zu erkennen, auch bei komplexen Maps und unterschiedlichen Lichtverhältnissen.
• Strategien: Entwickeln Sie ausgeklügeltere Strategien, um den Bot effektiver zu machen.
• Multi-Agenten-System: Erstellen Sie mehrere Bots, die zusammenarbeiten, um das Spiel zu gewinnen.

Fazit

Die Erstellung eines bonk.io Bots mit Python ist ein spannendes und lehrreiches Projekt. Es bietet eine großartige Möglichkeit, die Grundlagen der KI, der Spieleprogrammierung und von Python zu lernen. Obwohl es einige Herausforderungen gibt, wie z.B. die Bilderkennung und die Entscheidungsfindung, ist es ein lohnendes Unterfangen, das Ihnen viel Spaß bereiten wird. Also, worauf warten Sie noch? Legen Sie los und erstellen Sie Ihren eigenen bonk.io KI Bot!