做中学·探未来|实时模式下的人机互动游戏

2026-11-0610
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《实时模式下的人机互动游戏》是一个基于Mind+和摄像头的AI教学展示型互动作品。项目包括手势图像模型训练和实时人机互动两个部分。首先,在Mind+中进行手势图像模型训练,采集并标注rock、paper、scissors手势图片,生成手势分类模型。然后,在实时模式下,通过调用手势图形分类AI模型,判断玩家手势,并根据游戏规则选择克制手势,实现人机互动游戏。这个项目不仅展示了图像分类与人机交互的趣味性,还适用于课堂教学和科技展示。
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立冬是二十四节气之第十九个节气,也是冬季的起始。

斗柄指向西北,太阳黄经达225°,于每年公历11月7-8日之间交节。

立,建始也;冬,终也,万物收藏也。

立冬,意味着生气开始闭蓄,万物进入休养、收藏状态。

其气候也由秋季少雨干燥向阴雨寒冻的冬季气候过渡。

春生,夏长,秋收,冬藏,冬不是停滞,而是积蓄,

愿我们在这个冬天里,一起做中学·探未来,

今天分享《实时模式下的人机互动游戏》作品。

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一、创作背景:

作品以石头剪刀布游戏为背景,游戏规则简单、手势差异明显,适合让学生验证图像分类模型从数据采集、训练到实时部署的完整流程;同时,手势交互能体现实时模式下人机互动的趣味性。

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二、项目介绍:

《实时模式下的人机互动游戏》是一件以“手势图片分类识别+实时人机博弈”为核心的AI教学展示型互动作品,作品有两种玩法:一是“电脑始终胜出”的演示模式,二是人机互动的公平模式。作品让学生参与,营造挑战感、引发话题,并展示视觉识别与规则决策协同工作的能力。

三、运行演示:

 

四、软硬件清单与制作步骤:

软件:Mind+

硬件:摄像头

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五、核心功能:

第一步:手势图像模型训练

在Mind+的模型训练进行图形分类,采集rock、paper、scissors玩家手势图片,手势进行标注和训练,生成手势分类模型;

第二步:实时模式的人机互动

在Mind+的实时模式下,通过调用手势图形分类AI模型,判断玩家手势。

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1.演示模式下

电脑实时读取摄像头画面,检测手部并分类输出手势,--------无论玩家出什么手势,电脑精确识别到人的手势,电脑始终胜出;

2.公平模式、

按照游戏规则,选择克制手势——石头克剪刀、剪刀克布、布克石头,屏幕显示玩家的手势状态、电脑手势和胜负结果;实现人机互动游戏。
 

五、制作步骤

第一步:模型训练

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1.打开Mind2.0图像分类模型训练

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2.采集手势图片,添加标签paper rock scissors

说明每个便签图片至少30张以上

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3.模型训练

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4.模型校验

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导出模型

第二步:脚本编写

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1.打开Mind2.0的实时模式

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2.添加游戏主背景

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3.添加手势角色三个造型石头、剪子、布

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4.添加游戏按钮

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5.手势脚本

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6.演示模式脚本

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7.公平模式脚本

 

六、科学原理及应用场景:

1.科学原理:实时模式下,摄像头负责采集视频帧,通过手势模型推理,利用石头剪刀布的克制关系,在识别到人的手势后将其映射为克制手势。系统整体构成“感知—识别—决策—反馈”的实时人机交互闭环。

2.应用场景:《实时模式下的人机互动游戏》是一件以“手势图片分类识别+实时人机博弈”为核心的AI教学展示型互动作品,适用于课堂教学、科技展示与人机互动体验等场景。作品通过实时识别与规则决策协同,增强参与感和展示效果。

 

创作许可协议

本项目采用 CC BY(署名) 进行许可。

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