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这篇文章将介绍 IFSolverR 对于匹配到的图片是如何生成网格、检测错误识别并排版生成最后的输出的。
先前说到，IFSolverR 对所有的图片进行匹配并得到了一份映射坐标列表，而最后输出需要的数据显然应该是一个矩阵 ，使得对于行 i 和 列 j：
那么，怎么确定搜索到的坐标位于哪一列呢？这个时候就需要请出 KMeans 聚类算法了。
这是一个非常简单的一维聚类问题，用 KMeans 实际上u 有一些小题大作，简而言之目的是让划分到 k 个集合的方案 中，每个集合内的平方和误差最小，即：
显然，我们能根据肉眼判断出图片有几列，因此通过此种方法得出结果这不成问题。
然而，在某些情况下，由于先前的匹配过程依然可能存在漏网之鱼，有下列两种情况：
-
有同一张照片的不同部分被识别为了相同的结果。
-
有同一张照片的不同部分被识别为了不同的结果。
例如上图中的 421 被识别了两次。
对于第一种情况，完全可以无视，因为它并不影响最终的结果生成，而对于第二种情况，可能达到了算法的极限，需要人工判断，这个时候就需要提示人工介入了。
而判断它的条件非常暴力，只要发现两个识别结果的距离过近，就认为它们冲突了。
if (abs(imageCenters[idx][“y”] – imageCenters[idx + 1][“y”]) < 50)
and imageCenters[idx][“portalID”] != imageCenters[idx + 1][“portalID”]
而后的根据坐标生成图片的代码相比于先前的版本几乎没有更改，故不重复叙述。
到这里，IFSolverR 的全部内容就讲完了，大概除了官方彻底改变玩法，未来也不需要什么大的更新了。
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如题，猩猩又往商店里面放了免费道标。
上次可重复领取 5 次，这次可重复领取 20 次：
走过路过不要错过（爆仓了的除外）。
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昨天有“舅舅”表示，Pokemon Go 已经经由网易送审了。
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404744330169680144
当然，他没有给出任何明确证据，就是有消息了。
根据我国法律法规，预计网易版本的 Pokemon Go 应该会独立运营，不知道是否会变成一代新的……
先不提国服版本的会变成啥样吧，除了遥遥无期的版号，网易还需要解决 Portal 引入、地图替换等等一系列问题呢。
大家就听个乐子就好啦，该咋咋地。。
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本次活动中猩猩将在全球范围内选择活动高的 Portal （比如大佬刷 AP 的顶点）作为指定的活动 Portal。
在此期间参与 10 个 Battle Beacon 的战斗可获得获得牌子（如果你 1、2 月还没拿到，可以累计 1、2 月参加的数目）。
猩猩上的官方战斗 Beacon 得分是玩家的 5 倍。
比赛结束后猩猩还会公布总分、蓝军总分、绿军总分、蓝军最大优势比率及绿军最大优势比率的 Cell。
另，活动期间有 2019 Victoria 牌子的道具包出售，价格还是 30800 CMU。
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如题，藏的还挺深的，我们又没啥稿子……就水过今天吧。
有稿子的话别忘记投稿啊……
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在这篇文章里，将详细介绍 IFSolverR 是如何匹配特征的，这是本次更新中最核心的环节。
与先前的 IFSolver 不同，使用 SIFT 进行全图匹配一定会引入一些错误的特征点，如何判断某个匹配是否是符合要求的，以及如何处理图中存在的多个匹配，是本节需要关注的主要问题。
bestMatches = BFMatcher.matchDescriptor(d, dFull)
通过这样的过程，可以实现对 d(Portal 图片特征) 和 dFull(IFS 谜题全图特征) 的暴力匹配。
而 BFMatcher 里面是这样的：
matches = matcher.knnMatch(descriptor, descriptorFull, k=2)
bestMatches = [[m] for m, n in matches if m.distance < 0.6*n.distance]
通过测量，0.6 倍距离作为筛选边界是较为合适的，这会影响到检测到的特征点个数。
然而，这样产生的匹配很可能也存在不符合标准的状况。嘤为 SIFT 本身是一种匹配能力极强的算法，当遇到稍有相似但角度不同的 Portal 图片时，依然能够被识别出来并被认为是一个合理的匹配。
同时，我们需要做的并不只是匹配图片，还需要找到匹配区域的几何中心，即图片的中心点，以方便后续的自动化生成解谜结果。
但很显然，一次匹配是无法区分出所有的匹配图片，并进行筛选的，因此我们需要这样的操作：
-
通过映射关系，查找 Portal 图片在谜题图片上的边缘，这里就是对图片生成一个 3×3 的最优单映射变换矩阵（矫正矩阵） M，使得 。
-
然而，这样的矩阵并不一定存在，如果不存在这样的矩阵，说明这不是一个有效的组合。
-
排除以上情况后，可以通过 perspectiveTransform 和上述矩阵 M 确定变换后的边缘坐标。
-
同时，我们需要保证这样的坐标的长宽比符合要求，并且是一个凸多边形。
-
随后，我们对匹配的区域生成一个 mask，将上述匹配成功的区域内的特征点排除(logical_not)。
-
重复以上操作直至匹配到的特征点低于 4 个，此时我们不认为它们能确定一个映射，匹配过程结束。
然后程序也会存储一份特征匹配的图片以供参考和调试。
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猩猩一口气公布了 2022 年第二季度（既 4 月到 6 月）的所有活动安排，每个月第一个周六是 IngressFS，第二个周日是 Ingress2S，这个就不多说了，和现在一样，其他特殊活动如下：
-
3 月 24 日到 4 月 4 日：神秘活动，会有分级牌子（可能是塑料袋套头系列？）
-
4 月 16 到 17 日：Kythera 异常活动（战斗道标大战）
-
4 月 21 到 25 日：运动胶囊活动，将有新配方且所需的步行距离减少到 4 公里，这是最后一次你拿到运动胶囊分级牌子的机会（参考：《运动胶囊挑战第二场即将开始！》）
-
4 月 24 日：头一天会有猩猩王 John Hanke 在 Sandlot JAX 的演讲，24 日在当地（佛罗里达州杰克逊维尔）有 Mission Day 活动。
https://forms.gle/id3vFqXQ1MuEj95E8
因疫情产生的部分游戏规则变化将被取消，从 3 月 31 日开始，给 Portal 充电获得的 AP 将从 65 改回 10。
猩猩表示每个月他们都回考虑是否将这些 2020 年因为疫情增加的规则改回原来的状态，目前还在启用的规则包括：
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这篇文章里，将具体说明 SIFTExtractor 的情况，这主要是使用 SIFT 进行特征提取。
SIFT 是 David Lowe 提出的一种尺度不变特征变换匹配算法。它的一大特点是提取出的特征对于平移、旋转等特性具有不变性。
它主要做了如下几个步骤：
-
建立尺度空间的高斯差分金字塔。
-
在尺度空间内检索极值点。
-
对特征点赋值，获取位置、尺度、方向的信息。
对于第一步，总的来说是先建立高斯金字塔
再建立高斯差分金字塔
即 DoG。
而对于第二步，将得到的 DoG 矩阵进行极值检测，可做为候选的关键点。对于每一个像素点，常用的比较方法是，比较同一尺度的相邻 8 个像素点，和不同尺度相邻的 18 个像素点 (9 + 9)，如果它是这些像素点中的局部极值点，则将其加入到候选列表内。
第三步，对于每一个候选的关键点，梯度
方向
。
在此之后，还有一个额外的提取 descriptor 的步骤，目的是使检测到的特征即使在不同的光照条件下也能被有效识别。（值得注意的是在本应用场景中这个步骤并没有什么用）
具体的步骤是，通过直方图的方式统计图中关键点的方向，然后根据结果，对被划分成若干区域(4x4x128)的图像部分（这被称为 descriptor）确定相应的向量值。
具体可参考论文 Object Recognition from Local Scale-Invariant Features，这里不再赘述。
对于每一个 Portal 图像和 IFS 谜题图像，程序都会为其进行一个对应的 SIFT 特征提取：
kp, des = sift.detectAndCompute(img, None)
同时会存储一份特征点预览以供后续的人工介入或调试：
PreviewUtil.saveFullImageFeaturePreview(kp)
然后使用写好的特征工具进行打包存储，以供后续使用：
kpp, desp = FeatureFileUtil.packKeypoint(kp, des)
FeatureFileUtil.writeFeatures(
‘data_features/ifs.jpg’, kpp, desp)
可以从 packKeypoint 中看到 SIFT 提取的特征的数据结构，包含 keypoint 和 descriptor：
kpts = np.array([[kp.pt[0], kp.pt[1], kp.size,
kp.angle, kp.response, kp.octave,
kp.class_id]
for kp in keypoints])
desc = np.array(descriptors)
如图为一张成功被提取 SIFT 特征的图片。
由于时间急迫，IFSolverR 开发时并未仔细考虑更好的匹配和特征点筛选方法，一种常见的改进是使用 KD Tree 辅助搜索，通过 BBF 获取 kNN，同时通过 RANSAC 减少错误匹配的问题。这里仅提一下。
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農大光棱塔位于农林大学，是一个拥有多个灯泡的路登，申po人这也能联想到光棱塔我是没想到的。
光棱塔是游戏《红色警戒2》中盟军的高级防御武器。它使用的是爱因斯坦发明的光棱技术，由巨大的棱镜构成，其原理是依靠发射类似于激光的光束来打击敌人。一台光棱塔的攻击力是120，但为其它光棱塔提供充能可达150%。
磁暴线圈，位于江滨西大道，靠江心公园西侧方位。磁爆线圈是系列即时战略游戏《红色警戒》中重要作战单位。苏联阵营防御武器，又称特斯拉线圈。
当爱因斯坦干预了时间轴后（见命令与征服或红色警戒情节），尼古拉·特斯拉在美国的停留变短了。原本特斯拉与爱因斯坦在空间转移发生器（即超时空传送仪）和裂缝产生器等项目合作。但是在新的平行宇宙中，他在美国的大学毕业后很快回到了克罗地亚，并建立了克罗地亚的第一个本科理工大学。他研究出了许多与“原本的世界”相同的并很快被普及的技术，如交流电、电力输送、以及（用于无线电的）特斯拉变压器。当时，斯大林的苏共正向外扩张，他们的枝蔓向南延伸至克罗地亚。特斯拉被邀请至苏俄帮助创办新的莫斯科物理科技学院。在那里，他参与了许多敏感的计划，包括被号称为特斯拉线圈(Tesla Coil)的一项军事技术。（其原型为尼古拉·特斯拉设计的沃登克里弗塔。）
福州ingress中的磁暴线圈其实是一个烟花型圆柱体。
文儒坊是“三坊”中的第二坊。文儒坊这个名字宋时就有了。据《榕城考古略》载，此巷“初名儒林，以宋祭酒郑穆居此，改今名”。郑穆任国监祭酒，是国家最高学府的重要官员，从三品的官附。明代抗倭名将张经，清代名将福建提督、台湾总兵甘国宝也居住在这里。
清代饮誉全国的“民进士”之家（五代都中进士）陈承裘故居也在坊内。陈承裘长子就是清宣统皇帝老师陈宝琛。清代著名诗人、《石遗室诗话》作者陈衍的故居也在坊内，是一座坐北朝南的大宅，内有光华阁是为入室弟子课业的地主。陈寓隔壁是现代著名法学家柯凌汉教授的住宅，这条坊就因历代文儒辈出而闻名。
在文儒坊里，有一条幽深清静的小巷，叫闽山巷，俗称“三官堂”，那是因为该巷古代建有三官堂而闻名。据清朝道光年间林枫《榕城考古录》卷中“坊巷第二”记载：“三官堂，在文儒坊南闽山巷，南有小巷通光禄坊，西口达常丰仓河沿。大抵皆以寺而得名也。而此则以闽山保福寺名也。”由此可见，三官堂与保福寺之密切关系。是在宋朝至少已有七八百多年以上悠久历史。
在南后街南端的澳门桥头，沿安泰河南岸往东，到安泰桥，有一条河沿坊，名叫桂枝里，它东西走向，连接着三坊七巷和朱紫坊。林枫《榕城考古略》载：“桂枝坊即安泰右河沿，以唐元和间里人陈去疾登第得名，俗呼牛育巷河沿。自杨桥巷至此，有七巷之目。”牛育巷河沿，又被读成“牛肉巷河沿”。
桂枝里除了西头的澳门桥和东头的安泰桥，中段也有小桥横跨安泰河两岸。
作为一条河沿坊，这里别具风情。曾巩《夜过利涉门》写道：
红纱笼烛过斜桥，复观翚飞入斗杓。
人在画船犹未睡，满堤明月一溪潮。
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在第一阶段的Kureze活动中，PhallodinHu通过人为增加互动的方式，将无对抗的VRBB提升到了CAT3。在讨论中PhalloidinHu提到，攻击在操作和耗时上相比抬脚具有明显优势，并提议将有限的时间最大限度地用于攻击而非升级从而进一步提升CAT。但ToPokeCa对此仍有疑议：我们在VRBB上共进行了300余次升级，72次摧毁和500余次攻击，尽管CAT3与CAT4的加权值是3倍与6倍的差别，但断点真的如此之大，以至于近900次互动仍不足以触摸到CAT4的门槛吗？基于升级自己的脚不产生AP故不对CAT产生贡献的这一传闻，ToPokeCa认为对po的攻击也只有在摧毁mod或脚，产生AP时，才计入互动等级，而用低级炸多次杀伤的行为对互动等级并无提升。而PhalloidinHu认为，如果一个低级特工面对众多高级敌军，依靠普通攻击势必无法摧毁任何脚，但依旧应当产生一定的互动值，从而增加活动徽章的计数。综合两种观点，ToPokeCa提出假设：猩猩列举的与BB互动的种种行为在计入BB互动等级时还需与不等的加权值相乘。ToPokeCa认为，一次普通攻击在不摧毁脚的情况下可能加权值极小，甚至可能依照对脚的伤害进行加权。这一情况下，用低级炸和高级炸杀死po对互动等级的影响将无任何区别。
在第二阶段的实验中，PhalloidinHu决定在保持逐级抬脚不变的情况下，对攻击的部分作出改变。kevinsbane与ninja7moose首先对RBB进行了实验，证实在用高级炸快速杀伤的情况下，仅靠翻毒和两段抬脚，已经足以使RBB达到CAT2。随后PhalloidinHu与SoberCyclist在RBB的两段抬脚之间加入了低级炸的多次杀伤，但RBB仍旧停留在CAT2，证实低级炸并无帮助，或是两人能够造成的攻击数量在RBB至多两段抬脚的情景下，对跨越CAT3的门槛意义不大。
另外，jOrange，kevinsbane，SoberCyclist与PhalloidinHu还将VRBB变成了单支点多重的支点，并在抬脚的同时在VRBB上进行了18 link，31 field的五段反射，加上部署、升级、摧毁共计625次互动，最终成功跨越断点获得了CAT4的胜利，刷新了单阵营BB的CAT记录，并实现了稳定复现。这也是自一月份PhalloidinHu对极端弱势的多伦多蓝军提出避战策略以来，整个多伦多地区产生的仅有的两个CAT4 BB。
对比上一阶段300余次升级，72次摧毁和500余次攻击的效果不难发现，互动行为对互动等级产生的影响确实各自具有不同的加权。将500余次的攻击换成245次的field和link，数量上有所下降却在质量上产生了飞跃，在减少了一段手动翻毒的部署升级和摧毁后，仍达到了CAT4。由于VRBB在仅有升级操作的情况下表现还未知，尚难以确定多次攻击究竟产生了多少贡献，但可以想见是不大的。鉴于攻击和建造的本质是不相容的，前者需在敌对po上进行而后者需要友方po，在已经发现更优解的情况下，PhalloidinHu认为尽管可以通过实验进行探究，但深究攻击的加权值已经不具备实战意义。在有限的时间中，放弃升级转而多次攻击的提议也被完全推翻。本次实验中的18 link还远远没有达到单支点多重反射的上限。如果能够实现40 link的最大值，互动等级也许可以达到CAT5甚至CAT6。
在后续的讨论中，ToPokeCa认为，625次互动仅获得CAT4的结果仍旧低于预期，并猜测field作为link的结果而非具体操作，尽管产生AP却对CAT并无贡献。基于这一猜想PhalloidinHu又提出了新的假设：当且仅当某一操作对争夺po的归属产生贡献时，才能增加CAT，并根据对争夺的贡献进行加权。由此产生如下推测：field对po的防御没有任何作用，因此对增加CAT并无作用；尽管入侵可以增加特工的活动计数，但对CAT也无贡献；多次普通充电的效果或许与少次强力充电并无差别，但由于普通充电确实产生AP，SoberCyclist对这一点持保留意见；从远处射入的link或许也可以对CAT的增加产生贡献。后续实验中，PhalloidinHu等人将用4 SBUL的40 outlink以及大量射入的针包验证这一假设。另外ToPokeCa还提出了一个CAT计算的简单模型：将部署、升级、摧毁、link的行为简单视作1，则CAT2-4的门槛大致分别为100，200-300间的某处以及400。
又经过了一个漫长的Kureze周末，尽管多伦多地区官方BB的战斗中蓝军在3.3:24的地面人力比之下（只打了不到一个小时的特工当然只能算0.3个特工）以460:4740大比分败北，但PhalloidinHu负责的战区以1.3:8的人力获得了320:1865的比分，勉强使分值比超过了人力比，可以称得上是不辱使命。在此番实验中，多伦多蓝军通过不断探索，又为全球蓝军贡献出了216分的特工BB分值。而截止发稿时Kureze第二阶段已到尾声，多伦多地区仍未有绿军通过旁观领悟到无对抗BB的技巧，可见信息差在弱势方手中的确有扭转战局的潜力。至于激发这一潜力最好的工具，当然就是为猩猩不断创收的钞能力。
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