Entwicklung eines robusten Computervisions-Systems zur Erkennung und Klassifizierung von Spielkarten für optimale Blackjack-Spielempfehlungen

Dieses Forschungsprojekt entwickelt ein leistungsfähiges Computervisions-System, das Spielkarten in Echtzeit erkennt und klassifiziert, um optimale Spielzüge für Blackjack zu empfehlen. Durch den Einsatz von Techniken wie K-Means-Clustering, Kartenreprojizierung und KNN-Klassifizierung wird eine hohe Erkennungsgenauigkeit erreicht, um Spielern eine fundierte Entscheidungsunterstützung zu bieten.