重啟撲克機器人之路:再度因爲想省事 結果繞了一大圈

更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
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今天在撲克牌辨識系統的開發上有了一些重要的進展,一開始在處理pot size辨識時,發現pre-flop和post-flop的位置會產生變化,這讓原本看似簡單的辨識變得複雜起來。在諮詢AI後,找到了使用if條件判斷是否在pre-flop的解決方案,這比原本打算建立雙重辨識區域的想法簡單許多。

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然而,真正的挑戰在處理按鈕辨識的部分。介面設計似乎刻意設計得不那麼友善,按鈕會根據可用選項數量動態調整大小和位置,再加上多變的背景顏色,這些都為辨識帶來了不小的困擾。特別是在處理bet和raise的按鈕時,更是耗費了大量時間。

最終,我採用了改良版的template matching方法,透過提取白色文字來降低背景色差異的影響。這個方案雖然解決了fold、check、call等按鈕的辨識問題,但在處理bet和raise後的金額辨識時仍遇到了一些障礙。最後透過debug工具不斷修正captured 的region,才將問題解決。

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明明才剛提醒過自己,卻又發現我在遇到困難時,依舊急著詢問AI解決方案,卻忽略了最基本的debug流程。如果能早點使用debug工具去理解電腦實際捕捉到的內容,或許能更快找到問題癥結。

另外,在使用Git進行版本控制時,我也意識到一個重要的問題:我應該將功能開發切分得更細,確保每個功能都能穩定運作後才提交,而不是一次性修改太多東西。這樣不僅可以更好地追蹤變更,也能在遇到問題時有回退的空間。

最後還是成功弄出個基礎的東西啦~

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這篇文章簡要分享我在 Coursera 完成 Google Prompt Essentials 的學習心得,並解釋如何運用「Task、Context、Reference、Evaluate、Iterate」五大步驟來優化與 AI 的互動。
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