# lxj_lhx_AIproject

**Repository Path**: lllhhhxxx2400/lxj_lhx_-aiproject

## Basic Information

- **Project Name**: lxj_lhx_AIproject
- **Description**: AI石头剪刀布猜拳游戏
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-12
- **Last Updated**: 2025-06-13

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 项目名称 🚀 

**简短描述**：这是一个基于 Pygame 和 OpenCV 的猜拳互动游戏项目，玩家可以通过摄像头实时捕捉手势与 AI 进行猜拳游戏，游戏采用多轮制方式。
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##效果展示
![游戏运行界面](master/效果.png)
## 功能特性 ✨

- **核心功能1**：摄像头实时捕捉 ✨
借助 OpenCV 调用摄像头，实时获取玩家手势画面，支持动态展示与识别。
- **核心功能2**：AI 手势对战 🤖
通过 TensorFlow 训练的 CNN 模型识别手势，AI 依据规则（克制策略）出拳，多轮累计胜场判定输赢。
- **核心功能3**：可视化交互界面 🎨
基于 Pygame 构建游戏 UI，包含状态提示、倒计时、胜负结果展示及失败重启/退出交互。

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## 快速开始 🏃

### 安装步骤

####  克隆项目
git clone git clone https://gitee.com/lllhhhxxx2400/lxj_lhx_-aiproject.git

#### 安装依赖
pip install -r requirements.txt


#### 基础用法
1. 先运行 `rock_predict（1）.py` 文件，训练手势识别模型并保存为 `rock_predict2_1.h5` 文件（或者直接下载好已训练好的该模型文件）。
2.将文件 `rock_predict2_0.h5`与 `pygame_rockscissorpaper1.08(2).py` 文件放在同一目录下。
3. 运行 `pygame_rockscissorpaper1.08(2).py` 文件，启动猜拳游戏。
4. 游戏开始后，按照界面提示进行操作，按空格键或点击开始猜拳，在摄像头前展示手势，等待 AI 出拳并查看结果。

## 贡献者 ✨

感谢所有为项目贡献的开发者：

<!-- 按字母顺序或贡献程度排序 -->


- [](https://gitee.com/abalabala) - 训练模型，画面渲染，报告的完成
- [](https://gitee.com/lllhhhxxx2400) - UI界面设计，游戏模型架构的搭建，gitee的README.md及上传文件
- [](https://gitee.com/hxhAI) - 传授知识与方法，提供指导，提供数据集等