童年经典，任天堂的红白机游戏《拳无虚发》，在 AI 姿态检测的加持下又有了新玩法。
近期一位油管博主 Ian Charnas，就把它改造成了一款体感游戏：
可以通过做出上勾拳，闪避，防御等动作控制游戏中的角色。
并且在线可玩，你做啥动作，游戏人物就做啥动作（可能因为动作不标准导致看起来并不一致……）。
基础动作一共有三个。
格挡：双手护头，可以抵消一次对方的攻击：
闪避：两臂置于身前转身。注意闪避的窗口时间很短，要把握好时机才能闪过。
出击：向上出拳，对方没有防御姿态的时候就可以出击了：
有了这三个动作，就可以一步步挑战各路拳手，最后打败最终 BOSS 泰森了。
童年游戏改造计划
不过要完成这样的改造，着实需要花费一番功夫。
因为《拳无虚发》发行于 1987 年，年代太过久远，硬件软件都必须重新调整。
再加上姿态检测部分，共有三部分内容需要改进。
先来说姿态检测部分。
Ian Charnas 使用的是谷歌研究院推出的姿态检测模型 MoveNet。
它的特点是可以又快又准地定位人体中的 17 个关键点，所以可以用来做实时的姿态检测分析。
为了实现姿态检测的目的，MoveNet 会并行计算以下几个部分：
首先根据热图定位出人体的几何中心。
然后由中心向外预测初始的关键点集。
再对关键点热图中每个像素点加权，确保不受背景人物的干扰。
最后给出关键点坐标的最终集合，并用局部 2D 偏移量进行修正。
感受一下 MoveNet 的效果：
有了姿态检测，就可以开始改进游戏本身了。
为了能让游戏在网页上运行，得先把它“拿出来”。
但是游戏发行的时候连 USB 接口都没有。
不过没关系，Charnas 直接拆机，把 CPU 拆出来，在 CPU 和主板之间加一块新电路。
然后就可以把二进制代码都下载出来了。
最后，需要用 Emscripten 把软件部分编成 JavaScript，还必须拆解掉之前的代码恢复初始的源代码，以便在网页浏览器上运行。
在优化了软件之后，就可以来体验有氧运动了~
再加一点刺激体验：电击绑带。
在没有躲掉对方的攻击时会产生微弱的电击，这也太真实了。
Ian Charnas 在 Reddit 上发布这个项目之后，收获了许多网友的好评。
这就是未来啊
比很多健身连锁店好多了
Charnas 还表示可能接下来会做街头霸王：
这么好玩的游戏还不快来试试~
直接在线就可以试玩，点击最右边的按钮进入界面。
在线链接：https://reallifepunchout.com/
参考链接：
[1]https://reallifepunchout.com/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qpenkt/project_google_movenet_realtime_pose_estimation/
[3]https://mp.weixin.qq.com/s/Ri1BnS5nbGbxDDemMIFuJA#at
[4]https://reallifepunchout.com/
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