python实现的可视化小游戏，有具体操作页面，也有具体思路说明

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在IT领域，Python是一种广泛应用的编程语言，以其简洁明了的语法和强大的库支持而闻名。在这个场景中，我们讨论的是一个使用Python实现的可视化小游戏——2D方块贪吃蛇。这款游戏是数字图像处理课程的一个大作业，旨在让学生通过实践来理解和应用图像处理技术。 Python的可视化能力主要得益于其丰富的库资源，如Pygame和Tkinter。Pygame是一个建立在SDL库之上的Python模块，专门用于开发2D游戏，提供了窗口管理、事件处理、音频和图形等功能。Tkinter则是Python的标准GUI库，它提供了一个简单的框架来创建用户界面，可以用来设计游戏的操作页面。在这款2D方块贪吃蛇游戏中，Python的图像处理能力得到了体现。游戏中的每个元素，包括蛇的身体、食物、边界等，都可以被视作像素级别的图像，通过改变这些像素的颜色和位置来实现动态效果。开发者可能使用了PIL（Python Imaging Library）或者其更新版本Pillow来进行图像处理，比如绘制图形、调整颜色、裁剪和合成图像等。游戏的核心逻辑涉及到了数据结构和算法的应用。蛇的身体由多个方块组成，每个方块的位置可以用坐标表示，形成一个链表或列表。为了实现蛇的移动，开发者需要处理蛇头的位置更新以及蛇身的移动和碰撞检测。此外，还需要用到循环和条件判断来控制游戏的流程，如判断蛇是否吃到食物、是否撞到自身或边界。在用户交互方面，Python通过监听键盘事件来获取玩家的输入，根据玩家的方向键控制蛇的移动。同时，游戏的计分系统、时间管理和游戏结束条件也需要编程实现。对于这个数字图像处理的大作业，学生可能还需要运用到一些图像处理的理论知识，如颜色模型（RGB、HSV等）、图像变换（缩放、旋转、平移）以及滤波等。例如，他们可能会对游戏背景进行模糊处理以增强视觉效果，或者用特定的算法来生成随机食物的位置。这个2D方块贪吃蛇游戏不仅展示了Python在游戏开发中的应用，也结合了数字图像处理的知识，为学习者提供了一个将理论与实践相结合的平台。通过这个项目，学生能够提升编程技巧，加深对图像处理原理的理解，并锻炼问题解决和项目管理的能力。

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python实现的可视化小游戏，有具体操作页面，也有具体思路说明（168个子文件）

DefaultWsdlHelpGenerator.aspx 59KB

resources.assets 11.74MB

globalgamemanagers.assets 255KB

sharedassets0.assets 57KB

sharedassets1.assets 11KB

sharedassets3.assets 5KB

sharedassets2.assets 4KB

Compat.browser 2KB

machine.config 33KB

machine.config 28KB

web.config 18KB

web.config 11KB

config 3KB

boot.config 69B

UnityPlayer.dll 28.16MB

mono-2.0-bdwgc.dll 7.4MB

mscorlib.dll 4.42MB

System.Xml.dll 3.01MB

System.dll 2.52MB

System.Data.dll 2.02MB

UnityEngine.CoreModule.dll 1.22MB

UnityEngine.UIElementsModule.dll 1.16MB

System.Core.dll 1.06MB

Unity.InputSystem.dll 1MB

System.Runtime.Serialization.dll 913KB

Unity.Mathematics.dll 710KB

MonoPosixHelper.dll 596KB

Unity.VisualScripting.Core.dll 536KB

System.Drawing.dll 479KB

Unity.TextMeshPro.dll 362KB

Unity.Burst.Cecil.dll 339KB

Unity.VisualScripting.Flow.dll 327KB

System.Security.dll 313KB

Unity.Burst.dll 298KB

System.ComponentModel.Composition.dll 251KB

UnityEngine.UI.dll 242KB

Mono.Security.dll 236KB

System.ServiceModel.Internals.dll 210KB

UnityEngine.TextCoreTextEngineModule.dll 193KB

UnityEngine.IMGUIModule.dll 169KB

UnityEngine.AnimationModule.dll 158KB

UnityEngine.ParticleSystemModule.dll 151KB

System.Xml.Linq.dll 134KB

UnityEngine.Physics2DModule.dll 131KB

lib_burst_generated.dll 125KB

System.Configuration.dll 122KB

System.Net.Http.dll 119KB

System.Numerics.dll 117KB

Unity.Timeline.dll 113KB

System.IO.Compression.dll 112KB

UnityEngine.PhysicsModule.dll 112KB

UnityEngine.dll 110KB

UnityEngine.TerrainModule.dll 96KB

Unity.2D.SpriteShape.Runtime.dll 93KB

netstandard.dll 88KB

UnityEngine.UNETModule.dll 87KB

Unity.Burst.Cecil.Pdb.dll 85KB

Unity.VisualScripting.Antlr3.Runtime.dll 84KB

UnityEngine.AndroidJNIModule.dll 78KB

UnityEngine.TextCoreFontEngineModule.dll 70KB

UnityEngine.XRModule.dll 68KB

UnityEngine.AudioModule.dll 68KB

UnityEngine.UIElementsNativeModule.dll 57KB

UnityEngine.UnityWebRequestModule.dll 55KB

UnityEngine.AIModule.dll 54KB

UnityEngine.VFXModule.dll 53KB

Unity.Burst.Cecil.Mdb.dll 44KB

System.EnterpriseServices.dll 44KB

UnityEngine.UnityAnalyticsModule.dll 43KB

Unity.2D.Animation.Runtime.dll 43KB

UnityEngine.TilemapModule.dll 41KB

Unity.2D.Common.Runtime.dll 41KB

UnityEngine.VideoModule.dll 39KB

UnityEngine.GameCenterModule.dll 38KB

UnityEngine.TextRenderingModule.dll 37KB

UnityEngine.InputLegacyModule.dll 36KB

UnityEngine.UIModule.dll 35KB

System.Transactions.dll 35KB

UnityEngine.VirtualTexturingModule.dll 33KB

UnityEngine.SubsystemsModule.dll 33KB

UnityEngine.NVIDIAModule.dll 33KB

UnityEngine.AssetBundleModule.dll 33KB

UnityEngine.SharedInternalsModule.dll 31KB

UnityEngine.UnityWebRequestWWWModule.dll 30KB

Unity.2D.Tilemap.Extras.dll 30KB

System.Data.DataSetExtensions.dll 29KB

Assembly-CSharp.dll 29KB

UnityEngine.DSPGraphModule.dll 28KB

Unity.Burst.Cecil.Rocks.dll 28KB

Unity.VisualScripting.State.dll 27KB

UnityEngine.TLSModule.dll 26KB

UnityEngine.VRModule.dll 25KB

UnityEngine.ClothModule.dll 25KB

UnityEngine.SpriteShapeModule.dll 24KB

共 168 条

# 天池图像比赛Baseline分享 [2018广东工业智造大数据创新大赛——智能算法赛](https://tianchi.aliyun.com/competition/introduction.htm?spm=5176.11165320.5678.1.54114443WSKVPP&raceId=231682)，未调参情况下线上`0.921` --- ## 运行代码前，需要将图片放在data目录下，目录树如下： |--data |--guangdong_round1_train1_20180903 |--guangdong_round1_train2_20180916 |--guangdong_round1_test_a_20180916 |--gen_label_csv.py |--model_v4.py |--main_inception_v4.py --- ## 代码运行方式： python gen_label_csv.py python main_inception_v4.py --- ## 程序说明：框架：Pytorch 0.4 代码经测试，线上分数为`0.921`，线上19名（截至2018.9.20）。如果有版本迭代，只需修改主程序名，则代码会自动生成新目录用于保存模型与结果文件。使用的模型为ImageNet预训练的inception v4，整体思路：数据增强之后直接将网络全部层一起训练，做简单分类。本代码为baseline，未经任何调参，训练参数和数据增强方式等可以自行随意修改。输入尺寸为384×384，如果出现out of memory（显存不足），可减小batch size再重新跑。注：只用到了guangdong_round1_train2_20180916数据，没有使用guangdong_round1_train1_20180903，可自行添加。许多同学反应Windows下训练时train_loader报错的问题，将workers设为0即可解决。 ## 复赛方案 https://tianchi.aliyun.com/forum/postDetail?spm=5176.12586969.1002.9.743c2881MOwYf2&postId=38469

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