牌型识别 使用YOLOv5深度学习模型对牌型进行识别。通过摄像头或图像输入,系统能够快速检测并识别出牌的花色和数字。YOLOv5模型能够实现端到端的快速预测,输入图像后,模型会输出牌的位置、类别和置信度。例如,系统可以实时识别出一副牌中的“红桃A”或“黑桃K”,并将其位置和类别信息传递给后续的出牌算法。 出牌策略算法 在识别牌型后,系统利用蒙特卡洛算法和广度优先搜索(BFS)来制定出牌策略。蒙特卡洛算法通过随机模拟多种出牌情况,评估每种情况的胜率,从而选择最优的出牌方案。同时,广度优先搜索用于在可能的出牌路径中寻找最短路径或最优解,确保在复杂的牌局中快速找到合理的出牌顺序。 虚拟鼠标点...