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import cv2
import keras
import random
import numpy as np
import tkinter as tk
import mediapipe as mp
import tkinter.messagebox
import common.constants as const
import common.drawing_styles as ds
'''------------
VARIABLES
------------'''
scores = {'usr': 0, 'cpu': 0}
# Variables ventana
window = tk.Tk()
window.title('IAPPT MENU')
window.resizable(width=False, height=False)
# Cargar el los modelos que usaremos
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_hands = mp.solutions.hands
'''------------
IA
Funcion para determinar gesto realizado y hacer return del resultado.
El metodo predict devuelve una lista de resultados tipo [[% piedra, % papel, % tijera], [...]]
aqui obtenemos la prediccion con mayor probabilidad.
------------'''
gesture_classifier = keras.models.load_model("model\\gesture_classifier.h5")
def model_predict(landmarks):
predictions = gesture_classifier.predict(landmarks)
return np.argmax(predictions)
'''------------
END GAME
Mostrar popup con el ganador y resetear puntuaciones.
------------'''
def end_game(winner):
if (winner == 'usr'):
tkinter.messagebox.showinfo("IAPPT", "GANASTE JUGADOR!")
elif (winner == 'cpu'):
tkinter.messagebox.showinfo("IAPPT", "PERDISTE")
scores['usr'] = 0
scores['cpu'] = 0
'''------------
SCORES
Actualizar las puntuaciones y dar ganador si 'usr' o 'cpu' llegan a 5 puntos.
------------'''
def update_scores(jugador):
scores[jugador] += 1
if (scores[jugador] == const.MAX_SCORE):
end_game(jugador)
'''------------
JUEGO
Realizar gesto aleatorio para CPU y dar un ganador segun las reglas de PPT.
------------'''
def output_winner(usr_inpt):
cpu_inpt = random.randrange(0,3)
usr_winning_conditions = [
usr_inpt == const.ROCK and cpu_inpt == const.SCISSORS or
usr_inpt == const.PAPER and cpu_inpt == const.ROCK or
usr_inpt == const.SCISSORS and cpu_inpt == const.PAPER
]
if usr_inpt == cpu_inpt:
return f'Empate (tu:{const.GESTURES[usr_inpt]} vs cpu:{const.GESTURES[cpu_inpt]})'
elif any(usr_winning_conditions):
update_scores('usr')
return f'GANASTE (tu:{const.GESTURES[usr_inpt]} vs cpu:{const.GESTURES[cpu_inpt]})'
else:
update_scores('cpu')
return f'cpu gana (tu:{const.GESTURES[usr_inpt]} vs cpu:{const.GESTURES[cpu_inpt]})'
'''------------
MAIN
Funcion que controla la camara, encuentra y dibuja la mano y llama a model_predict con los datos recogidos.
------------'''
def main(camera):
with mp_hands.Hands(
static_image_mode = False,
model_complexity = 1,
max_num_hands = 1,
min_detection_confidence = 0.5,
min_tracking_confidence = 0.5) as hands:
while camera.isOpened():
success, img = camera.read()
if not success:
print("Camara no detectada")
break
# Convertimos la imgen BGR de opencv a RGB para procesarla usado en mediapipe
img.flags.writeable = False
results = hands.process(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
if results.multi_hand_landmarks:
for hand in results.multi_hand_landmarks:
# Predecir gesto con los datos
accion = model_predict([[
hand.landmark[0].y, hand.landmark[0].x,
hand.landmark[6].y, hand.landmark[6].x,
hand.landmark[8].y, hand.landmark[8].x,
hand.landmark[10].y, hand.landmark[10].x,
hand.landmark[12].y, hand.landmark[12].x,
hand.landmark[14].y, hand.landmark[14].x,
hand.landmark[16].y, hand.landmark[16].x,
hand.landmark[18].y, hand.landmark[18].x,
hand.landmark[20].y, hand.landmark[20].x
]])
# Estilizar los landmarks
mp_drawing.draw_landmarks(
img,
hand,
mp_hands.HAND_CONNECTIONS,
ds.get_hand_landmarks_style(accion),
ds.get_hand_connections_style(accion)
)
# Mostrar resultado al pulsar 'espacio' mientras detecte mano
if cv2.waitKey(1) == 32:
print(output_winner(accion))
img = cv2.flip(img,1)
# Mostrar en imagen y texto
cv2.putText(img, f'TU:{scores["usr"]} CPU:{scores["cpu"]}', (40, 50), cv2.FONT_HERSHEY_DUPLEX, 1, (0,0,0), 1)
cv2.imshow('IAPPT GAME', img)
# Salir al pulsar 'esc'
if cv2.waitKey(5) == 27:
end_game(None)
break
camera.release()
cv2.destroyAllWindows()
'''------------
GUI
Funcion para crear y visualizar la ventana y sus elementos.
------------'''
def GUI():
desc = tk.Label(window, text='Bienvenido a PPT, para jugar asegurate de tener una webcam conectada,\nsi el programa no reconoce bien tus gestos acercate más a la camara.')
labelDesc = tk.Label(window, text='Segun el gesto detectado se coloreará:')
label1 = tk.Label(window, text='PIEDRA', bg='#6e6e6e')
label2 = tk.Label(window, text='PAPEL', bg='#ffffff')
label3 = tk.Label(window, text='TIJERA', bg='#ff8c00')
desc2 = tk.Label(window, text='Pulsa "espacio" para jugar una ronda o "esc" para salir.\nGana el que llegue a 5ptos.')
play = tk.Button(window, text='JUGAR', command=lambda: main(cv2.VideoCapture(0)))
# Posicionamiento de elementos
desc.grid(columnspan=3, row=0, padx=10, pady=10)
labelDesc.grid(columnspan=3, row=1, pady=(0,5))
label1.grid(column=0, row=2)
label2.grid(column=1, row=2)
label3.grid(column=2, row=2)
desc2.grid(columnspan=3, row=3, pady=(20,2))
play.grid(columnspan=3, row=4, pady=(10,20))
# Arrancar ventanta
window.mainloop()
if __name__ == '__main__':
GUI()