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mvp系数:mvp个数/页数

当胜率为50%时,mvp系数<0.7为菜,越高越强,胜率大于50%时,正常mvp系数应稍大于0.7

当前我的mvp系数为1.31

 

排除了不经常玩的,妹子,出肉的,辅助的,

idkda段位总局数胜率mvp个数/页数mvp系数评价
免费葛辣椒酱5.9白银312341/1.50.67mvp系数还可以的原因是打得少,就突然拿了一个mvp,其他局都很菜,玩的猴子被打爆也不出肉
        
Ontheirown6.5白银24955223/58.50.39mvp都是多数玩派克的,那局玩狗头把我坑死
        
Wry丶smileShaco7.6黄金41615211/22.50.49普通的菜狗,躺上黄金的
        
深爱有屁用6.5白银397548/13.50.59玩的千珏,被杀16次一点肉都不出,真的没有脑子
        
NTN峰哥5.2青铜424591/3.50.28送分二人组,以往战绩只会躺赢的青铜狗,玩个上单vn坑人,靠
NTN峰爷4.7青铜425521/3.50.28送分二人组,两个青铜傻玩意
        
总有打野欲抓朕6.9白银353556/7.50.8送分4人组,这人mvp系数还可以,就是坑我,靠
优雅请转身5.4白银415540/2.50送分4人组,mvp系数为0的垃圾
Vicotoy丶love6.5白银244606/6.50.92送分4人组,mvp系数高于正常值,但那局石头太坑了
七友是一种信仰丶5.1白银442601/6.50.15送分4人组
        
点我灯笼带你走6.5白银370522/7.50.27躺狗
一刀升级8.3白银239624/5.50.73打得还行,但那局的上单真的坑
        
追光的灯笼ss7.7白银348596/6.50.92mvp都是狗熊,坑我也是狗熊,这个人真的垃圾
血舞莲华刃未凉6.3青铜310300/1.50不是新手,在其他区有同名钻石的号
        
Confused丨21年7.7白银421482/30.67一神带两坑送分3人组
公子醉倒温柔乡9青铜124506/3.51.71一神带两坑送分3人组,这个b打得还行,为什么选个螳螂坑我啊,那局我和ad双排,他如果再和我中野联动那有机会赢得啊草,这个坑b
ㄧ死ㄧ神ㄧ5.4白银233431/30.33一神带两坑送分3人组
        
丶杰丶7.2772这人胜率高而且打的少,不按页数了0.7这个人其他局玩的还可以,就我那局抽风坑我
我不想熬夜了6.2978这人胜率高而且打的少,不按页数了0.5这个人定位赛都打得还行,就是我那局玩个上单vn坑死人,带都带不动,定位赛9局赢了7局,输的其中一局还是我血C,只要那局他能少送一点就能赢,系统对他那么好都不懂得珍惜
Two彡Yuan6.7白银2108508/15.50.52普通菜b,没啥好说的
        
        
D往事随风5青铜217361/2.50.4这个人想躺,打辅助位让出位置,但自己本身是个坑
超脱灬世界之外7.3青铜225572/3.50.57赛季初胜的挺多,后面就贼菜
被坑处了翔7.2青铜221534/2.21.82本来是辅助,换了上单打出2/8,贼菜
        
边渡尤次子8.9白银21295113/18.50.7mvp大多数都是人马,就是我那局的人马坑死人,靠
青之驱妈师7.8白银32064916/27.50.58普通菜鸡,不说了
        
坑杀无恒6.3黄金465423/80.37贼垃圾的菜鸡,只能说上赛季应该找代练上的铂金,这赛季还能在黄金4,胜率很低,赢的都躺,输的都坑,也不敢打了,就是个垃圾
世界病了吗w6.3白银292462/13.50.15挂机的坑b,靠,以为打得还行,其实看以往战绩也是个大坑
        
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域,并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库,配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持,为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段,除基础Python运行环境外,还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG(方向梯度直方图)特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节: - 面部区域检测:采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位,为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位:基于已识别的人脸区域,运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析:通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态,为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别:通过连续帧序列分析眼睑开合度变化,建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测:设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准,准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构:构建视频流处理管线,通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议,涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理,更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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