matlab不运行一段代码棋子运动跟踪器
在深度学习的帮助下跟踪棋子的运动。
演示：
欢迎使用棋子移动追踪器！
该项目的主要目标是检测棋子的运动。
为了实现这一点，我使用深度学习模型扫描了64个空间中的每一个，以找出该空间中是否有棋子，然后将结果显示在图形界面上。
深度学习模型识别空间是否为空。
流程图
第一步是拍照棋盘。
之后，仅切出棋盘。
为此，我得到了棋盘的四个角，并在该角的基础上裁剪了棋盘并执行了透视变换，以便校正图像中的任何倾斜。
*转换后，将其分成尺寸为75x75的64张图像，并保存到名为“
img”的文件夹中。
然后从python代码中调用MATLAB函数，该函数读取“
img”文件夹中的图像并将其馈送到模型中，然后将预测结果返回到包含预测结果的python变量中。
基于该结果，将运行小型GUI，显示所有检测到的碎片。
GUI是使用pygame实现的。
深度学习模型架构
该模型是在MATLAB中实现和训练的。
2022-05-23 21:27:01
5.36MB
1
机器学习工程师纳米学位
顶石项目
项目：预测库存移动方向
安装
此项目需要Python 3.6和已安装的以下Python库：
您还需要安装软件才能运行和执行
我们建议安装 ，这是一个预包装的Python发行版，其中包含该项目的大多数必需库和软件。
代码
该代码在Notebooks文件夹中提供。 由于大小限制，不包括CSV文件和Clfs文件夹（经过训练的分类器池）。
跑步
在终端或命令窗口中，导航到顶层项目目录Notebooks/ （包含此自述文件）并运行以下命令之一：
ipython notebook {name of notebook file}.ipynb
或者
jupyter notebook {name of notebook file}.ipynb
这将在浏览器中打开iPython Notebook软件和项目文件。
数据
该数据集由Github上某个帖子的1分钟库存数据
2022-05-10 18:08:04
13.64MB
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魔术师
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