本文介绍如何利用腾讯优图AI视觉模组VisionSeed在树莓派上开发一款体感吃火锅游戏。通过VisionSeed的90点关键点定位算法，检测玩家的面部特征来判断嘴巴的开闭程度，实现张闭嘴的动作识别。游戏设计使用Python结合cv2、cocos和visionseed库，将人脸信息实时映射到屏幕上，创造真实互动体验。
用腾讯优图AI视觉模组在树莓派上玩吃火锅体感游戏
今年上半年，由于疫情原因，Switch大火，Switch平台上有许多款体感游戏，比如：健身环大冒险、马力欧赛车、舞力全开。这些游戏凭着“硬核健身”的标签吸引了大量玩家，通过两个手柄配合记录传感数据，就能检测到跑步、抬腿、深蹲等动作，这种精准的体感动作感知吸引了不少玩家。
但是，现在不需要Switch！不需要体感手柄！树莓派+visionseed！你也可以动手自己实现属于你的体感游戏！今天，小编就来教大家，如何从0开始，实现一款基于AI的体感吃火锅游戏~
先为大家展示一下游戏的全流程：
知乎视频www.zhihu.com什么是树莓派呢？
树莓派（Raspberry Pi）是尺寸仅有信用卡大小的一个小型电脑，您可以将树莓派连接电视、显示器、键盘鼠标等设备使用。
树莓派能替代日常桌面计算机的多种用途，包括文字处理、电子表格、媒体中心甚至是游戏。并且树莓派还可以播放高至1080p的高清视频。
神奇的VisionSeed
提到AI体感游戏，大家第一时间想到的可能是高深的AI算法训练和复杂的工程部署，来自不同厂家的芯片、系统框架、AI算法之间，常常存在一定的兼容性或效率问题，导致AI产品开发周期长，算法效果不理想。以前用树莓派3B跑过人脸检测，用OpenCV的Haar Cascades算法，要160多毫秒才能跑完一帧人脸检测。如果用效果更好的深度神经网络模型，比如通过ncnn加速框架跑MobileNet-SSD模型，则需要260多毫秒，再跑一个关键点定位模型估计还要几十毫秒，整体帧率就
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