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基于Python和OpenCV开发的欢乐斗地主记牌器系统源代码及项目说明(数字图像处理课程设计).zip

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简介:
本资源包含一个利用Python与OpenCV库开发的斗地主游戏辅助程序源代码,旨在实现自动识别已出牌情况并记录的功能。该作品为数字图像处理课程的设计成果,适用于学习和研究计算机视觉技术在棋牌游戏中的应用。 基于Python+OpenCV实现的欢乐斗地主记牌器系统源码及项目说明(数字图像处理课程设计)包括以下主要步骤:将图片分割为上中下三部分,分别对应地主牌、对手出牌以及自己手牌;确定大致区域并通过直接切片选取。读取图像后,转换到HSV颜色空间以提取白色区域,并转回RGB格式再转化为灰度图进行开闭运算处理轮廓查找并筛选有效轮廓截取牌面的字母和数字部分。通过二次切割利用模板匹配方法识别以及调用腾讯API接口实现OCR文字识别功能最终返回识别结果数组。 在逻辑设计方面,系统仅对手牌执行一次识别操作,并持续跟踪分析对手出牌后的剩余牌库情况。

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客服
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  • PythonOpenCV).zip
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    本资源包含一个利用Python与OpenCV库开发的斗地主游戏辅助程序源代码,旨在实现自动识别已出牌情况并记录的功能。该作品为数字图像处理课程的设计成果,适用于学习和研究计算机视觉技术在棋牌游戏中的应用。 基于Python+OpenCV实现的欢乐斗地主记牌器系统源码及项目说明(数字图像处理课程设计)包括以下主要步骤:将图片分割为上中下三部分,分别对应地主牌、对手出牌以及自己手牌;确定大致区域并通过直接切片选取。读取图像后,转换到HSV颜色空间以提取白色区域,并转回RGB格式再转化为灰度图进行开闭运算处理轮廓查找并筛选有效轮廓截取牌面的字母和数字部分。通过二次切割利用模板匹配方法识别以及调用腾讯API接口实现OCR文字识别功能最终返回识别结果数组。 在逻辑设计方面,系统仅对手牌执行一次识别操作,并持续跟踪分析对手出牌后的剩余牌库情况。
  • Java实战:游戏指南(含毕业
    优质
    本书为读者提供了一套详细的教程和资源,旨在指导如何使用Java语言开发“欢乐斗地主”游戏。适合用作大学项目的参考或个人学习材料,包含了从理论到实践的全面介绍以及完整的游戏源代码。 Java项目实战之欢乐斗地主游戏开发教程 毕业项目课程设计带源码
  • Python游戏下载
    优质
    本项目提供了一款基于Python语言开发的斗地主游戏完整源代码,可供玩家免费下载和学习使用。适合编程爱好者研究游戏逻辑及界面设计。 AI欢乐斗地主Python项目是一个结合了先进人工智能技术的斗地主游戏实现。该项目不仅涵盖了游戏的核心逻辑与界面设计,还涉及到了多个关键部分如AI出牌策略等。通过使用Python编程语言,可以实现出完整的自动化运行,并利用强大的算法优化出牌方式,以提升游戏的乐趣和挑战性。 在项目中,核心的游戏逻辑至关重要。这包括了发牌、玩家的出牌行为、判断各种可能的牌型以及结算规则等一系列步骤的设计与实现。通过精心策划和改进这些环节,我们能够确保游戏运行流畅,并为用户提供最佳体验。优秀的界面设计同样是不可或缺的一部分;它不仅能提升视觉效果,还增强了用户友好度,使玩家能更好地沉浸在斗地主的世界中。 AI出牌策略是项目的一个亮点。借助优化的算法技术,电脑对手可以展现出更接近人类智慧的决策能力。这不仅增加了游戏的竞争性和趣味性,也让玩家感到仿佛是在与真人对战一样真实有趣。同时,不断调整和完善AI算法也是持续改进的方向之一,通过这些努力使整个游戏体验更加引人入胜且充满挑战。 综上所述,在这个项目中每个环节都经过了精心设计和优化处理,从而保证最终呈现出一个既富有娱乐性又具备深度智力互动特性的斗地主模拟环境。
  • PythonOpenCV国内车识别(含GUI界面文档)- .zip
    优质
    该资源包含一个完整的基于Python和OpenCV库开发的国内车牌识别系统的源代码,附带图形用户界面(GUI)以及详细的项目文档。适用于数字图像处理课程的设计与学习。 基于Python+OpenCV实现的国内车牌识别系统源码包括GUI界面、PPT报告及项目说明文档。该项目适用于数字图像处理课程设计作业,并采用Python3与OpenCV技术,结合tkinter库搭建用户交互界面。 文件结构如下: - tmp/ 文件夹:包含数字图像处理过程的相关数据和中间结果。 - chepai/ 文件夹:存放用于车牌识别的图片样本。 - pic/ 文件夹:保存程序运行时展示的各种界面图示例。 该项目主要面向正在进行毕业设计的学生及需要进行项目实战的学习者,特别适合深度学习、计算机视觉(CV)图像识别以及模式识别领域的研究。除了直接作为毕设使用外,它还非常适合于学习参考和借鉴。
  • OpenCV车道线检测-Python-C++.zip
    优质
    本资源提供了一套使用Python和C++编写的传统数字图像处理技术进行车道线检测的代码与详细文档。基于OpenCV库,适用于自动驾驶、智能交通系统研究者学习和开发。 实现车道线检测主要包含两部分操作:道路图像的处理与车道线检测方法。 在道路图像处理阶段,主要包括灰度图转换、基于高斯平滑的图像去噪以及使用Canny算法进行边缘提取等步骤。 对于车道线的实际检测,则涉及获取感兴趣区域(ROI)、形态学闭运算和基于Hough变换的直线检测。
  • Python与车识别.zip
    优质
    本项目为基于Python的数字图像处理及车牌识别课程设计,涵盖了图像预处理、特征提取和机器学习算法应用等内容,旨在培养学生在计算机视觉领域的实践技能。 基于Python实现数字图像处理车牌识别课设项目.zip包含了使用Python进行数字图像处理及车牌识别的课程设计内容。该项目旨在通过编程技术来解决实际中的车辆管理问题,利用计算机视觉技术和机器学习算法对图片或视频流中的车牌信息进行提取和识别。
  • QTC++
    优质
    这是一段使用QT框架编写的C++语言实现的“欢乐斗地主”游戏源代码,为程序员提供了一个学习和参考的游戏开发实例。 开发环境平台:Windows;Qt是跨平台的,在其他平台上也可以使用。IDE推荐使用QtCreator。项目要求使用的Qt版本为5.10及以上,本项目实际采用了5.15.2版本,较低版本可能会遇到二进制资源文件(xxx.rcc)加载失败的问题。请勿使用 Qt6 版本(因为所用的多媒体类在该版本中已不存在)。编译套件推荐使用MinGW;理论上也可以选用MSVC 编译套件,但可能会出现乱码问题,请自行测试。 1.2 关于资源文件的部署:首先,在QtCreator 中打开项目文件 Landlords.pro 并进行编译以生成可执行程序。关于资源文件加载方法如下: - 使用 QtCreator 启动程序时,将项目目录中的 resource.rcc 文件复制到 build 目录下即可(例如build-Landlords-Desktop_Qt_5_15_2_MinGW_32_bit-Debug)。 - 若直接双击.exe可执行文件启动程序,则需要将 project 目录下的 resource.rcc 文件放置在与.exe同级的目录中。 如果使用的是MSVC编译套件,资源文件应直接放在生成的可执行程序的相同目录下。
  • PythonOpenCV之车识别作业
    优质
    本课程设计采用Python结合OpenCV库进行数字图像处理技术的学习与实践,重点完成车牌识别任务,旨在提升学生在计算机视觉领域的应用能力。 数字图像处理课程设计作业 使用Python3和OpenCV进行车牌识别。 采用tkinter库搭建程序界面。 tmp文件夹用于存放数字图像处理过程中的临时文件。 chepai文件夹包含车牌图片。 pic文件夹包含程序的界面图。
  • PythonFlask药品管(优质).zip
    优质
    本资源包含一个使用Python与Flask框架开发的药品管理系统完整源码及其详细文档。此系统旨在优化药品库存管理和交易记录追踪,适合用于高校课程设计或个人学习参考。 该资源包括项目的全部源码,下载后可以直接使用!本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目,作为参考资料学习借鉴。如果需要实现其他功能,则需能看懂代码,并且热爱钻研,自行调试。基于Python和Flask的药物管理系统源码+项目说明(高分课程设计).zip