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9.3

Zombie Gunship Survival

  • Version 1.3
  • Kategorie Kartenstrategie
  • Paketname com.kgroth.cardrecog
  • Aktualisierungsdatum December 19, 2024
  • Größe 2.59MB
Über dieses Spiel

Erkennt Fahrradspielkarten mit Kamera. Hat Kartenzählung, Poker Preflop.

Cardrecog ist eine App, die das Spielen von Karten von einem Standarddeck erkennt. Es gibt fünf Modi, die in den Einstellungen ausgewählt werden können. Multiple, Single, Update, Pre-Flop und Raw. Sie berühren den Bildschirm, um die Erkennung zu starten, die Kamera noch zu halten, einige Karten vor sich zu stellen und zu warten. Sie bleiben im Erkennungsmodus, bis Sie den Bildschirm erneut berühren, um in den Leerlaufmodus zurückzukehren. Sobald die Erkennung auftritt, werden die erkannten Karten angezeigt und manchmal gesprochen.

Im rohen Modus werden erkannte Karten ohne Filterung und in Echtzeit angezeigt. In anderen Modi, sobald die Erkennung auftritt, werden keine weiteren Karten erkannt, es sei denn, Sie starten den Erkennungsprozess neu. Es gibt zwei Möglichkeiten, dies zu tun; Am einfachsten ist es, alle Karten für etwa 1/2 Sekunde aus der Sicht zu entfernen und dann die Karten vor der Kamera zu erkennen. Der zweite Weg besteht darin, den Bildschirm zu berühren, um die Erkennung zu stoppen und in Leerlauf zu gehen und den Bildschirm erneut zu berühren, um die Erkennung zu starten. Die Datei http://www.kgrothapps.com/files/cardrecog-example.pdf hat einige Beispiele. Wenn Sie keine Fahrradspielkarten besitzen, drucken Sie die Seite aus und versuchen Sie es zu erkennen.

Wenn Sie mit der Erkennung beginnen, konzentriert sich die Kamera (falls möglich). Wenn die Erkennung fehlschlägt, sollten Sie den Bildschirm zum Anhalten berühren und dann erneut berühren, um die Erkennung neu zu starten, um sicherzustellen, dass Sie ein Fokusbild haben. Sie können die Karten auch leicht neigen, um festzustellen, ob dies die Ergebnisse verbessert. Wenn die Erkennung für alle Karten fehlschlägt, versuchen Sie, die ISO (falls in den Einstellungen) auf den höchstmöglichen Wert festzulegen, anstelle der Standardautomatik.

Für Geräte mit automatischem Fokus (dh Nexus Line) funktioniert die Erkennung auch für eine große Anzahl von Karten gut. Sie benötigen jedoch immer ein Fokusbild und einigermaßen helles Licht. Für die Geräte mit niedrigerem Ende funktioniert die Erkennung im Einzelkartenmodus gut, aber im mehreren Kartenmodus werden weniger Karten erfolgreich erkannt. Aber auch für Low -End -Geräte (einschließlich solcher ohne automatische Fokus) funktioniert die Erkennung im Einzelkartenmodus gut.

Im mehreren Kartenmodus, wenn der Boden einer Karte sichtbar ist, wird diese Karte noch einmal erkannt. Im Einzelkartenmodus suchen wir nach derselben Kartennummer und im oberen und unteren Boden der Karte. So müssen beide sichtbar sein, bevor die Karte im Einzelkartenmodus erkannt wird, aber nur eine ist für die Erkennung im mehreren Kartenmodus erforderlich. Im Einzelkartenmodus, wenn mehrere Karten vorhanden sind, benötigen Sie genau eine Karte. Im Update -Modus können wir eine einzelne Karte jeweils zu einer Hand mit Karten hinzufügen/entfernen. Im Rohmodus werden die ungefilterten Ergebnisse angezeigt und Sie müssen die Erkennung nicht wiederholt neu starten. Der aktuelle Modus wird im Action -Balk -Text angezeigt.

Langfristig werde ich diese App mit verschiedenen Kartenspielen integrieren. Eine einfache Integration ist der Vor-Flop-Modus, in dem wir die prozentualen Gewinnchancen für die ersten beiden Karten in Hold EM Poker zeigen. Ich führe auch die Standard -Blackjack -Kartenzählung durch (kann die Anzeige der Anzahl in den Einstellungen erzwingen), um eine andere Kartenanwendung zu demonstrieren.

Die meisten Kartenerkennungssysteme (dh die Blackjack Counting Detection Systems) suchen nach der Kartenübersicht. In meiner Methode benötige ich nicht den Umriss der Karten, stattdessen schaue ich mir nur die Kartennummer und den zugehörigen Anzug an. Solange der Anzug und die Anzahl sichtbar sind, wird die Erkennung erfolgreich erfolgen. Der Rest der Karte kann verschlossen werden. Überspringen Sie zu 1 Minute, 23 Sekunden des Videos unten, und Sie werden eine erfolgreiche Erkennung von Karten in der typischen "Fan" -Form sehen, die in Kartenspielen verwendet wird. Kein anderes System, von dem ich kenne, kann die Erkennung von Multikards so genau und schnell durchführen.

Die App ist Echtzeit in dem Sinne, dass sie mehrmals eine Sekunde erkennt, wie im Rohmodus gezeigt. In den anderen Modi werden die Ergebnisse gruppiert, um einen Konsens zu erzielen. Deshalb dauert es ein oder zwei Sekunden für ein Erkennungsergebnis. Ich glaube, dies ist das beste Kartenerkennungssystem für so etwas wie Google Glass, in dem Sie die Karten in den Händen einer Person betrachten. Ich begrüße alle Kommentare, aber denken Sie daran, dass dies kein Endprodukt ist, sondern eine technologische Demo.

Was ist neu in der neuesten Version 1.3

Letzte Aktualisierung am 17. Juli 2015 hat die Standardvideoauflösung um geringfügig höher geändert, was die Erkennungsergebnisse verbessert. Der Rohmodus ist immer noch der Standarderkennungstyp. Es ist am schnellsten und zeigt die nicht filterierten Erkennungsergebnisse. Verwenden Sie die gefilterten Modi für die zuverlässigeren, aber langsameren Ergebnisse. Denken Sie daran, dass diese App nur mit Standard -Fahrradspielkarten funktioniert.
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