在当今的游戏开发中，角色动作的逼真度与流畅性是提升玩家沉浸感的关键因素，计算机视觉技术，尤其是深度学习中的卷积神经网络（CNN）和光流法（Optical Flow），为动作捕捉提供了新的解决方案。
传统动作捕捉方法常受限于设备精度和复杂环境下的鲁棒性，而利用计算机视觉，我们可以从视频中自动分析并重建角色的3D运动，通过训练CNN模型，可以学习从2D视频到3D动作的映射关系，提高动作捕捉的准确性和效率，光流法能够处理动态场景中的背景与前景分离问题，进一步优化动作捕捉效果。
如何有效融合计算机视觉与游戏引擎的实时渲染系统，确保动作捕捉的流畅性和低延迟性，是当前面临的一大挑战，随着技术的不断进步，相信计算机视觉将在游戏开发中发挥更加重要的作用，为玩家带来前所未有的沉浸式体验。
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利用计算机视觉技术，可精准捕捉并优化游戏角色动作细节与流畅度。
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