一个使用 MediaPipe + OpenCV + Python 制作的摄像头贪吃蛇小游戏。通过手指在摄像头前的移动来控制贪吃蛇的头部，摄像头采集到的画面直接作为游戏画布，带来沉浸式的交互体验。

• 使用摄像头画面作为游戏背景/画布（Camera feed as game canvas）
• 基于手部关键点的手指控制（Finger control via hand landmarks）
• 轻量、纯本地运行（Lightweight, runs locally）
• 可作为计算机视觉与人机交互课程/项目示例（Great for CV/HCI demos）

• Python 3.8+（推荐 3.9 或更高）
• 操作系统：Windows（已验证），理论上支持 macOS/Linux
• 依赖库 Dependencies:
  • opencv-python
  • mediapipe
  • numpy
• 可用摄像头（Webcam）

1. 克隆或下载项目源码（Clone/download the repo）
2. 建议使用虚拟环境（Recommended to use a virtual environment）
   • Windows PowerShell:
     • python -m venv .venv
     • ./.venv/Scripts/Activate.ps1
   • macOS/Linux (bash/zsh):
     • python3 -m venv .venv
     • source .venv/bin/activate
3. 安装依赖（Install dependencies）
   • 如果存在 requirements.txt：
     • pip install -r requirements.txt
   • 或手动安装（Or install manually）：
     • pip install opencv-python mediapipe numpy

• 确保摄像头可用并已允许权限（Ensure camera access is allowed）
• 在项目根目录执行（Run in project root）：
  • python main.py
• 第一次运行可能需要较好光照与简单背景以提升手部识别稳定性（Good lighting and a clean background help recognition）

• 将食指（或指定的手指）对准摄像头并移动，即可控制蛇头移动方向（Move your index finger to control the snake head）
• 保持手部在画面内且清晰可见（Keep your hand in the frame and clearly visible）
• 根据实现，可能包含：速度随移动幅度、碰撞检测、得分规则等（Depending on implementation: speed vs. motion amplitude, collision, scoring, etc.）

• 光线充足且背景尽量简洁（Good lighting and simple background）
• 避免强反光或遮挡（Avoid glare and occlusions）
• 如识别抖动，可在代码中增加平滑/滤波处理（If jitter occurs, add smoothing/filtering in code）

• main.py：入口脚本，摄像头采集、MediaPipe 检测、游戏循环（entry, camera capture, landmarks, game loop）
• game/：游戏逻辑（蛇身体、碰撞、得分）（game logic: snake, collision, scoring）
• utils/：工具方法（坐标转换、平滑）（utilities: coordinate mapping, smoothing）
• assets/：素材资源（可选）（assets, optional）

具体文件可能与示例不同，请以实际代码为准。

• 摄像头打不开（Camera fails to open）
  • 检查设备是否被占用；确认索引 cv2.VideoCapture(0) 是否正确（尝试 1、2）
  • 在系统隐私设置里允许应用访问摄像头
• 手部识别不稳定（Unstable hand detection）
  • 提升光照、减少背景干扰，手靠近镜头；适当调整 MediaPipe 参数
• 运行报错缺少依赖（Missing dependency errors）
  • 使用 pip install opencv-python mediapipe numpy 安装依赖
• 帧率过低（Low FPS）
  • 降低图像分辨率；优化绘制与处理逻辑；关闭不必要的可视化

• 图像只在本地处理，无外部上传（Images are processed locally; nothing is uploaded）
• 请在合规场景使用并告知被拍摄者（Use responsibly and inform subjects when applicable）

• 未设置明确许可证（License not specified）。如需开源分发，建议添加常见许可证（MIT/Apache-2.0 等）。

• 欢迎提交 Issue/PR 来改进手势识别稳定性、游戏机制、UI 效果等（Issues/PRs are welcome for stabilization, game mechanics, UI improvements）

• MediaPipe Hands 提供高效手部关键点检测
• OpenCV 提供图像采集与处理能力