基于 LYiHub/AR-Mahjong-Assistant-preview 修改,将 AR 眼镜版适配为普通安卓手机可用的版本。没有 AR 眼镜也能体验 AI 麻将助手!
- 📷 拍照识别 — 对准手牌拍照,YOLOv8 自动识别牌面
- 🧠 牌效计算 — 计算向听数、进张数,推荐最优切牌
- 🎤 语音交互 — 说出场况信息,AI 自动追踪可见牌
- 🔒 本地推理 — ONNX Runtime 本地 YOLO 推理,隐私安全
Android 客户端 (app/) Python 服务端 (server/)
─────────────────── ────────────────────────
· 手机摄像头拍照 ──HTTP──► · YOLOv8 牌面识别 (ONNX)
· 触控按钮操作 · 牌效引擎计算
· 语音录制 ◄──HTTP── · 语音转文字 (DashScope)
· 结果展示 · LLM 意图分析
git clone https://github.com/Frrrrrranz/Mahjong-Assistant-Android.git
cd Mahjong-Assistant-Android/server
python -m venv venv
venv\Scripts\activate # Windows
# source venv/bin/activate # macOS/Linux
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # 编辑 .env 配置 LLM API Key
python main.py # 运行在 http://localhost:8000或使用 Docker:
docker-compose up -d --build编辑 app/.../AppConfig.kt,将 SERVER_BASE_URL 改为你电脑的局域网 IP:
const val SERVER_BASE_URL = "http://192.168.x.x:8000/"
⚠️ 手机和服务端必须在同一局域网下。
Android Studio 打开项目 → Gradle Sync → USB 连接手机 → Run ▶
开始对局 → 📷 拍照分析 → 确认发送 → 查看建议 → 继续拍照 / 🎤 语音 / 结束对局
- 手牌平放桌面,手机从上方俯拍
- 光线充足时识别效果最佳
LLM_API_KEY=your-api-key # LLM API 密钥
LLM_BASE_URL=https://your-llm-endpoint/v1 # LLM 服务地址
LLM_MODEL=qwen3.5-plus # 模型名称YOLO 调参工具:启动服务后访问 http://localhost:8000/static/yolo_debug.html
- LYiHub/AR-Mahjong-Assistant-preview — 原始项目
- Jon Chan — Mahjong Dataset
- FluffyStuff/riichi-mahjong-tiles — 麻将素材