计算机视觉技术与游戏的结合，为玩家带来了全新的互动体验。这种技术的应用不仅限于虚拟游戏，也能增强现实世界中的游戏体验。通过计算机视觉，可以实现游戏自动化、混合现实游戏以及构建游戏机器人等多种功能，从而扩展游戏生态系统，引入全新的工具和移动应用。以下是一些可以用来构建计算机视觉项目的示例数据集：
这个项目包含了306张训练图像、29张验证图像和15张测试图像，用于追踪每轮游戏后的最终得分。数据集被调整为416*416像素以便于更好的处理，并应用了自动定向。数据集中包含了不同颜色点的多米诺骨牌图像，以检测游戏中不同类型和模型的骨牌。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。
CSGO计算机视觉项目包含了5.9K张训练图像、431张验证图像和37张测试图像，展示了来自《反恐精英：全球攻势》视频游戏中的不同玩家，包括反恐精英和恐怖分子团队。数据集有两个类别用于识别玩家类型，每张图像都应用了数据注释。这个数据集可以用于训练机器人学习如何玩游戏，也有助于在多个游戏平台上跟踪、分析和可视化CSGO比赛和竞赛的数据。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。
跳棋棋盘计算机视觉项目包含了标记的图像，用于捕捉8x8棋盘上的棋局状态。它可以用来开发一个移动跳棋应用程序，使用户能够与他们的移动设备的相机进行互动。数据集还可以检测角落方格，并估计其在棋盘上的位置。数据集捕捉了多个类别，包括：白色棋子、白色国王、黑色棋子、黑色国王、左下角方格、左上角方格、右上角方格和右下角方格。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。
国际象棋棋子计算机视觉项目是一个包含606张训练图像、58张验证图像和29张测试图像的数据集，以及它们的各种棋子。构建数据集的图像是在三脚架的帮助下以恒定角度收集的，并进行了注释，包括：白国王、白皇后、白象、白马、白车、白兵、黑国王、黑皇后、黑象、黑马、黑车、黑兵。这个数据集可以用来构建一个自定义的目标检测模型，以确定游戏开始时棋盘的状态，以及在比赛或一般游戏中的任何其他时刻。该项目还可以扩展到训练机器人完全自主地玩国际象棋。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。
台球计算机视觉项目是一个包含3.1K张训练图像和786张验证图像的数据集，展示了不同颜色的台球以及白色的主球。图像被调整为416x416像素的尺寸，每张图像都应用了自动定向。这个数据集可以用于训练一个机器视觉模型，能够推荐可能的击球，使目标球落入球袋或自动化计分台球游戏。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。
UNO纸牌检测模型包含了31K张训练图像、1.8K张验证图像和899张测试图像的UNO纸牌，每张都进行了标记，并在不同的文本背景下拍摄。这个数据集有许多应用，从构建一个自动计分UNO比赛的应用程序到训练一个强化学习代理学习并掌握UNO游戏。通过调用Roboflow的API，可以在预训练的图像上测试模型的性能。