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本文实例为大家分享了python实现贪吃蛇游戏的具体代码，供大家参考，具体内容如下 这次我们来写一个贪吃蛇游戏 下面贴出具体代码 import pygame import time import numpy as np # 此模块包含游戏所需的常量 from pygame.locals import * # 设置棋盘的长宽 BOARDWIDTH = 48 BOARDHEIGHT = 28 # 分数 score = 0 class Food(object): def __init__(self): self.item = (4, 5) # 画出食物 def _draw(self, sc

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane）

目前计算机视觉（CV）与自然语言处理（NLP）及语音识别并列为人工智能三大热点方向，而计算机视觉中的对象检测(objectdetection)应用非常广泛，比如自动驾驶、视频监控、工业质检、医疗诊断等场景。 目标检测的根本任务就是将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，目标的识别可以基于颜色、纹理、形状。其中颜色属性运用十分广泛，也比较容易实现。下面就向大家分享一个我做的小实验———通过OpenCV的Python接口来实现从视频中进行颜色识别和跟踪。 下面就是我们完整的代码实现（已调试运行）： import numpy as np import cv2 font = cv2.FONT_HE