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【软件开发】基于视觉的卡牌预判系统
学校作业内容：“基于视觉的卡牌预判系统” 以下内容均已Python为展示（实际应用可使用任意代码平台） 一、作业目标 在YouTube Live场景中，通过计算机视觉技术实时监控老师的洗牌过程，预判卡牌类型（UP/炸弹），并在卡牌被碗盖住前记录其最终顺序（1~10）。学生需编写Python程序实现以下核心功能： 1、画面监控 2、检测人手与卡牌位置 3、识别卡牌正面及类型（UP/炸弹） 4、跟踪卡牌移动并记录最终顺序 注：此内容需要在开牌前进行检测和预判 二、规则说明 卡牌设置： 10张卡牌（5张UP、5张炸弹），背面统一，仅正面不同。 流程规则： 老师直播洗牌（10轮），洗牌后卡牌堆叠为1~10号并用碗盖住。 10张全中即为满分，6张全中即为及格，5张以下则0分，每轮测试仅5位同学参加。 关键要求：系统必须在碗盖住卡牌前，通过逐帧分析洗牌过程，预判每张卡牌的类型。 三、技术要求 核心模块 人手检测：定位老师双手区域，缩小卡牌检测范围。 卡牌检测与跟踪：实时检测卡牌位置，跟踪其移动轨迹。 正反面分类：判断卡牌是否翻转，正面需分类为UP或炸弹。 顺序记录：洗牌结束后，输出10张卡牌的序号及对应类型。 性能要求： 实时性：处理速度需匹配直播帧率（≥15 FPS）。 鲁棒性：适应手部遮挡、光照变化、卡牌快速移动等场景。 四、交付内容 代码提交 完整的Python工程（包含模型、依赖文件）。 注释清晰的代码逻辑（需说明算法选型原因）。 测试报告： 本地测试视频：展示洗牌检测、分类、跟踪过程。 性能指标：准确率（至少90%）、实时性（FPS）。 创新点说明（加分项） 如改进跟踪算法、优化分类模型等。 五、参考工具与技术栈 框架：OpenCV（视频处理）、PyTorch/TensorFlow（深度学习模型）。 模型：YOLO（目标检测）、De...