这段代码怎么改成无限循环知道胜利为止
时间: 2023-05-25 10:01:10 浏览: 52
很抱歉,我是一个AI语言模型,无法提供代码更改。但是,您可以使用while循环来实现无限循环以满足胜利条件。在循环体内,您可以编写检查胜利条件的逻辑,并在满足条件时使用break语句来退出循环。以下是一个示例:
```
while True:
# 这里是游戏逻辑代码
if 判断胜利条件:
break
```
相关问题
请把上面这段代码改成 JavaScript
可以使用 JavaScript 中的正则表达式和 `matchAll` 函数来实现。完整的代码如下:
```javascript
const html = `
<div>
<img src="image1.png" alt="Image 1"/>
<p>This is the first image</p>
</div>
<div>
<img src="image2.png" alt="Image 2"/>
<p>This is the second image</p>
</div>
`;
const pattern = /<img.*?\/>/g;
const matches = html.matchAll(pattern);
for (const match of matches) {
console.log(match[0]);
}
```
其中,正则表达式 `/\<img.*?\/\>/g` 中的 `.*?` 表示匹配任意字符(包括换行符),但是尽可能少地匹配,直到遇到第一个 `/` 为止,`g` 标志表示全局匹配。`matchAll` 函数返回一个迭代器,可以使用 `for...of` 循环来遍历所有的匹配结果。
把这段代码改成识别N个用户
要将这段代码改成识别N个用户,需要进行如下的修改:
1. 定义一个包含N个元素的`names`列表,其中每个元素对应一个用户的名称或ID。
2. 定义一个包含N个元素的`recognizers`列表,其中每个元素对应一个训练好的人脸识别模型。
3. 在训练模型之前,需要将每个用户的图像和标签分别存储在`images`和`labels`列表中,每个用户的图像和标签需要分别对应到`images`和`labels`的不同位置。
4. 在while循环中,对于检测到的每个人脸,需要在`recognizers`列表中遍历,分别使用不同的人脸识别模型进行识别,并选择置信度最高的识别结果作为最终结果。
下面是修改后的示例代码:
```python
# 定义N个用户的名称或ID
names = ['User1', 'User2', 'User3']
# 定义N个人脸识别模型
recognizers = []
for i in range(N):
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.read(f'./trainner/trainner_{i}.yml')
recognizers.append(recognizer)
# 定义训练集
images = []
labels = []
for i, name in enumerate(names):
for filename in os.listdir(f'./dataset/{name}'):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
img_path = f'./dataset/{name}/{filename}'
img = cv2.imread(img_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
images.append(img)
labels.append(i)
# 训练模型
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(images, np.array(labels))
# 调用摄像头
cam = cv2.VideoCapture(0)
minW = 0.1 * cam.get(3)
minH = 0.1 * cam.get(4)
while True:
ret, img = cam.read()
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5, minSize=(int(minW), int(minH)))
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
max_confidence = -1
max_id = -1
for i, recognizer in enumerate(recognizers):
idnum, confidence = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w])
if confidence > max_confidence:
max_confidence = confidence
max_id = i
if max_confidence < 100:
idum = names[max_id]
confidence = f"{round(100-max_confidence)}%"
else:
idum = "unknown"
confidence = f"{round(100-max_confidence)}%"
cv2.putText(img, str(idum), (x+5,y-5), font, 1, (255,255,255), 2)
cv2.putText(img, str(confidence), (x+5,y+h-5), font, 1, (255,255,0), 1)
cv2.imshow('camera', img)
k = cv2.waitKey(1)
if k == 27:
break
```
需要注意的是,在使用多个人脸识别模型时,需要对每个用户的图像进行单独的训练,并将训练好的模型保存在不同的文件中。在识别过程中,需要遍历所有的人脸识别模型,并选择置信度最高的识别结果作为最终结果。同时,在实际应用中,还需要考虑如何管理多个用户的数据和模型,并进行一些额外的处理和优化。
相关推荐
![unitypackage](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)