第1页：展开《Artifact》中有着许多的卡牌，由于《Artifact》采用了《DOTA2》的背景故事，这使得我们可以在这款卡牌游戏中看到许多熟悉的身影。下面小编带来了《Artifact》卡牌描述与游戏UI文字修改教程，来看看如何修改卡牌描述吧。首先，打开游戏本地文件夹，搜索 schinese ，会搜出下面几个txt文件。分别说一下每个都是什么内容：(valve和vgui这两个没有用)dcg_s
界面上无法识别，提示是 [Unidentified card ID :DAL_010][Unidentified card ID :DAL_415] Unidentified card ID :HERO_02c 首先使用卡牌工具，查询卡牌id对应的卡牌名字 https://github.com/Ch
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2019-07-15 22:40:00
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车牌识别技术是计算机视频图像识别技术在车辆牌照识别中的一种应用，那么车牌识别技术实现方式是怎样的呢? 一、车牌识别技术实现方式 车辆牌照的识别是基于图像分割和图像识别理论，对含有车辆号牌的图像进行分析处理，从而确定牌照在图像中的位置，并进一步提取和识别出文本字符。 识别步骤概括为：车牌定位、车牌提取、字符识别。三个步骤地识别工作相辅相成，各自的有效率都较高，整体的识别率才会提高。识别速度的
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2024-01-04 13:58:34
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目录希望程序实现的功能Part 0 关于日麻的基本概念Part 1 输入部分Part 2 计算手牌的向听数计算面子、搭子、对子的数量顺子刻子对子搭子最后的检查计算向听数国士无双七对子一般形Part 3 计算进张Part 4 处理输出和主函数Part 5 效果 作为一个日麻爱好者，前两天刚学了Python的一些基础知识，想试着写一个类似于天凤牌理查询器的程序一开始感觉这个程序不是很难写的亚子，结果
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2024-04-25 14:45:56
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小包最近迷上了一款叫做雀魂的麻将游戏，但是这个游戏规则太复杂，小包玩了几个月了还是输多赢少。 于是生气的小包根据游戏简化了一下规则发明了一种新的麻将，只留下一种花色，并且去除了一些特殊和牌方式（例如七对子等），具体的规则如下： 总共有36张牌，每张牌是1~9。每个数字4张牌。 你手里有其中的14张牌，如果这14张牌满足如下条件，即算作和牌 14张牌中
一、模板匹配算法简介1 概述模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。2 模板匹配算法2.1 相似性测度求匹配模板匹配的实际操作思路很简单：拿已知的模板，和原图像中同样大小的一块区域去对。最开始时，模板的左上角点和图像的左上角点是重合的，拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对比，然后平移到下一个像素，仍然进行同样的操作， ……所有的
原创
2021-11-08 14:03:03
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一、模板匹配算法简介1 概述 模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。2 模板匹配算法 2.1 相似性测度求匹配 模板匹配的实际操作思路很简单：拿已知的模板，和原图像中同样大小的一块区域去对。最开始时，模板的左上角点和图
原创
2022-04-06 19:06:42
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一、模板匹配算法简介1 概述模式识别就是通过计算机，用数学模型求解的方法研究模式的自动处理和判读。在模式识别的各种方法中，模板匹配是最容易的一种，其数学模型易于建立，通过模板匹配对数字图像模式识别有助于我们了解数学模型在数字图像中的应用。2 模板匹配算法2.1 相似性测度求匹配模板匹配的实际操作思路很简单：拿已知的模板，和原图像中同样大小的一块区域去对。最开始时，模板的左上角点和图像的左上角点是重合的，拿模板和原图像中同样大小的一块区域去对比，然后平移到下一个像素，仍然进行同样的操作， ……所有的
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2021-11-08 13:38:48
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# 通过Python识别卡牌映射立体
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你学习如何通过Python实现卡牌映射立体的识别。这个过程需要按照一定的步骤来进行，接下来我将逐步指导你完成这个任务。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
确定图片 -> 提取卡牌 -> 检测边缘 -> 映射立体
```
## 步骤表格
| 步骤 | 描述
原创
2024-04-26 05:32:00
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扑克牌识别效果如下，算法定制咨询QQ:3252314061动态效果：链接：https://pan.baidu.com/s/1rvKuGNdWqulnJqPS-PxuuA 密码：bmle
原创
2021-06-11 14:33:25
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人工智能现在使用的越来越成熟了，如人脸识别，图像识别等，在AppUI自动化测试中，也有越来越多的框架或是公司引入图像识别技术来提高自动化测试的执行效率。图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。 现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用
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2024-03-05 09:49:51
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智慧校园建设在近年来已经形成主流，不少地区等级的学校都在不同程度地进行校园信息化建设优化，比如把人脸识别门禁应用到校门口、宿舍门口，通过引入智能AI结算设备来优化校园食堂管理，课堂上引入智慧授课终端，班级引入智慧电子班牌等。通过智能设备的功能优势为校园发展赋能。说到智慧校园建设，离不开充当各班级班主任小助手的“电子智慧班牌”，班级部署安装的电子智慧班牌可以有效衔接班级、学校，学生、老师、家长之间的
原创
2023-09-04 14:06:46
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参考 [1] https://github.com/eragonruan/text-detection-ctpn [2] https://github.com/senlinuc/caffe_ocr [3] https://github.com/YCG09/chinese_ocr 感谢作者！ [4]
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2018-09-25 10:29:00
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在车牌信息收录过程中，如果还是传统的手工输入的方式在面对庞大的数量时，肯定会让一线的工作人员力不从心，但是如果能直接通过移动端摄像头采集车牌信息并完成录入则会给工作人员和客户带来巨大的便利。汽车是目前出行的必备交通工具，这也导致路面上行驶的车辆越来越多，在驾车出行不断方便人们的同时，车辆的管理难度也在不断的加强：车辆管理、车辆查询、车辆收费等等。与日俱增的车总量与不断压缩的工作人员数量形成了一个巨
**实验一：产生式系统实验**一、实验目的： 熟悉一阶谓词逻辑和产生式表示法，掌握产生式系统的运行机制，以及基于规则推理的基本方法。二、实验内容： 设计并编程实现一个小型产生式系统（如分类、诊断等类型）三、实验要求： 1．具体应用领域自选，具体系统名称自定。 2．用一阶谓词逻辑和产生式规则作为知识表示，利用产生式系统实验程序，建立知识库，分别运行正、反推理。四、实验算法： 本次实验我实现了动物识别
# 使用GitHub实现NLP内容识别的指南
在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个日益重要的分支。本文将指导你如何通过GitHub实现NLP内容识别，适合初学者。我们将提供每一步的代码示例和详细解释，方便你逐步实现你的项目。
## 流程概述
首先，让我们梳理一下实现NLP内容识别的基本流程。下面是一个简化的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[定义项
原创
2024-10-11 10:49:33
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人脸对齐通过人脸关键点检测得到人脸的关键点坐标，然后根据人脸的关键点坐标调整人脸的角度，使人脸对齐，由于输入图像的尺寸是大小不一的，人脸区域大小也不相同，角度不一样，所以要通过坐标变换，对人脸图像进行归一化操作。人脸关键点检测有很多算法可以使用包括：ASM、AAM、DCNN 、TCDCN 、MTCNN 、TCNN、TCNN等，这里就不详细介绍，主要说一下得到人脸关键
## 车牌识别介绍
车牌识别是一项基于计算机视觉技术的应用，它可以通过对车辆图片或视频进行处理，从中提取出车牌号码信息。车牌识别在实际生活中有着广泛的应用，比如交通管理、停车场管理、高速公路收费等等。
本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来进行车牌识别。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了很多图像处理和计算机视觉算法。我们将使用OpenCV库中的图像处理算法和机器学习方法来实
原创
2023-08-18 06:40:11
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# 车辆号码牌识别系统的实现
随着智能交通技术的发展，车辆号码牌识别（License Plate Recognition, LPR）已经成为一个备受关注的研究领域。通过对车辆的号码牌进行自动识别，能够有效提升交通管理效率、增强安全性能，广泛应用于停车场管理、交通执法等场景。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的车辆号码牌识别系统，并涵盖基本的代码示例、类图及甘特图的展示。
## 系统概述
目录一、Faster R-CNNtf.ConfigProto()设置GPU/CPUtf.app.flags.FLAGSimdb.set_proposal_method("gt")inds = np.where(dets[:, -1] >= thresh)[0]二、Lenet-5tf.get_variable()tf.truncated_normal_initializer()，例，见上tf
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2024-01-27 23:02:44
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