基于Mind+机器学习的石头剪刀布项目

2024-06-281760
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基于Mind+机器学习的石头剪刀布项目,通过图像采集和KNN图像分类实现手势识别。首先进行图像采集,然后利用机器学习对石头、剪刀、布三个画面进行分类。将手势设定为可计算的量1、2、3,利用随机数让电脑出招,并根据游戏规则判断输赢。该项目适合编程启蒙和少儿编程教学,详细步骤和代码示例帮助孩子轻松上手。

【项目来源】

石头剪刀布是新课标解读中身边算法的一个案例,在生活中学生也经常玩耍,如何利用mind+来制作这个游戏呢?虽然之前使用慧编程过机器学习类似的内容,但是换了软件,还是从头再来,联系了DF技术人员看了说明文档,模仿照着进行设计完成。

 

【游戏原理】

首先进行图像采集,利用机器学习进行画面分类。完成石头、剪刀、布三个画面的分类后,就可以与电脑进行互动游戏了。

将手势石头、剪刀、布分别设定为可计算的量1、2、3,这样我们就可以对数字进行计算,利用随机数让电脑进行出招,从而进一步进行程序判断。

游戏规则大家都很熟悉,如下图所示:

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【步骤详解】

步骤1:打开Mind+,右上角实时模式

QQ截图20240629003126.jpg

 

 

步骤2:左下扩展,添加功能模块

 

QQ截图20240629003137.jpg

 

步骤3:选择“机器学习”

QQ截图20240629003059.jpg

步骤4:左侧代码块中,找到机器学习KNN图像分类相关积木块

QQ截图20240629003749.jpg

步骤5:手势图像获取,并进行分类程序编写。

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步骤6:脚本编写——玩家和电脑出拳规则制定,方便计算机计算。

 

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步骤7:编写脚本——根据游戏规则设定输赢结果。

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步骤8:利用自定义程序,将整个游戏互动进行规划。

 

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【参考内容】https://mindplus.dfrobot.com.cn/ml5-knn
 

创作许可协议

本项目采用 None(不开放任何权利,保留所有权利) 进行许可。

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