¡Bienvenidos al emocionante mundo del tenis en el Challenger de Todi, Italia!
El torneo de tenis Challenger de Todi es uno de los eventos más esperados por los aficionados al tenis en Italia. Cada año, este torneo reúne a jugadores de élite que buscan mejorar su ranking y demostrar su valía en la cancha. En esta sección, te ofrecemos todo lo que necesitas saber sobre las últimas noticias, partidos y predicciones de apuestas expertas para que no te pierdas ni un detalle de este emocionante evento.
Con actualizaciones diarias, te mantendremos informado sobre los resultados más recientes y las tendencias en el torneo. Además, nuestros expertos en apuestas te proporcionarán análisis detallados y predicciones precisas para ayudarte a tomar decisiones informadas. ¡No te pierdas esta oportunidad única de estar al tanto de todo lo que sucede en el Challenger de Todi!
Información General del Torneo
El Challenger de Todi es una competición profesional de tenis que forma parte del circuito ATP Challenger Tour. Este torneo se celebra anualmente en la pintoresca ciudad de Todi, ubicada en la región de Umbría, Italia. Con una superficie de tierra batida, el torneo ofrece un escenario ideal para jugadores que prefieren este tipo de cancha.
- Lugar: Todi, Italia
- Superficie: Tierra batida
- Categoría: ATP Challenger Tour
- Premio total: Aproximadamente €42,500
Participantes Destacados
Cada edición del Challenger de Todi cuenta con una lista impresionante de participantes. Entre ellos, se encuentran jugadores emergentes que buscan hacerse un nombre en el circuito profesional, así como veteranos experimentados que desean mantener su forma y ranking. Algunos de los nombres más destacados en esta edición incluyen:
- Jugador A: Conocido por su poderoso saque y excelente resistencia física.
- Jugador B: Destaca por su juego defensivo y habilidad para devolver tiros difíciles.
- Jugador C: Joven promesa con un estilo agresivo y una gran capacidad para ganar puntos rápidamente.
Resultados Recientes
El torneo ha estado lleno de partidos emocionantes y sorprendentes resultados. Aquí tienes un resumen de los encuentros más destacados hasta ahora:
- Ronda 1: Jugador A venció a Jugador D en un partido reñido con parciales de 6-4, 3-6, 6-3.
- Ronda 2: Jugador B superó a Jugador E con un contundente 6-1, 6-4.
- Cuartos de Final: Jugador C sorprendió al público al derrotar a Jugador F con un resultado final de 7-5, 6-2.
Análisis y Predicciones
Nuestros expertos en apuestas han estado analizando cada partido del torneo para ofrecerte las mejores predicciones posibles. A continuación, te presentamos algunos análisis detallados y predicciones para los próximos partidos:
Predicción: Semifinales
- Jugador A vs Jugador B: Se espera un partido muy competitivo. Nuestro experto recomienda apostar por el Jugador A debido a su mejor rendimiento en tierra batida.
- Jugador C vs Jugador G: El joven talento del Jugador C podría dar la sorpresa. Sin embargo, el Jugador G tiene experiencia y podría salir victorioso. Nuestra recomendación es apostar por el Jugador G con una cuota moderada.
Tips para Apostar
- Asegúrate de seguir las últimas noticias sobre lesiones o cambios en el estado físico de los jugadores.
- Observa el historial reciente de enfrentamientos entre los jugadores para identificar patrones o ventajas psicológicas.
- No olvides considerar factores externos como las condiciones climáticas y el estado de la cancha.
Historial del Torneo
A lo largo de los años, el Challenger de Todi ha sido testigo de numerosas historias inspiradoras y partidos memorables. Aquí te presentamos algunos momentos destacados del pasado:
- Edition Year: El primer campeón fue un jugador local que se convirtió en una leyenda del tenis italiano.
- Edition Year: Un partido épico entre dos gigantes del tenis europeo que duró más de tres horas.
- Edition Year: La sorprendente victoria de un jugador debutante que rompió todos los pronósticos.
Estos momentos históricos han contribuido a consolidar al Challenger de Todi como uno de los torneos más prestigiosos del circuito ATP Challenger Tour.
Cómo Seguir el Torneo
Mantenerse al día con el Challenger de Todi es fácil gracias a las múltiples plataformas disponibles. Aquí te ofrecemos algunas opciones para seguir cada momento del torneo:
- Sitio Oficial: Visita el sitio web oficial del torneo para obtener información actualizada y detalles sobre los partidos programados.
- Social Media: Sigue las cuentas oficiales en Twitter e Instagram para obtener actualizaciones instantáneas y contenido exclusivo.
- Canales Deportivos: Muchos canales deportivos ofrecen cobertura en vivo del torneo, permitiéndote ver los partidos desde la comodidad de tu hogar.
- Auditorios Locales: Si tienes la oportunidad, asiste a los partidos presenciales para vivir la emoción del tenis al máximo nivel.
No importa cómo decidas seguir el torneo, estamos seguros de que disfrutarás cada instante de este emocionante evento deportivo.
Ficha Técnica del Torneo
<|repo_name|>NishanthMP/CarND-Vehicle-Detection<|file_sep|>/README.md
# **Vehicle Detection Project**
The goals / steps of this project are the following:
* Perform a Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature extraction on a labeled training set of images and train a classifier Linear SVM classifier
* Optionally, you can also apply a color transform and append binned color features, as well as histograms of color, to your HOG feature vector.
* Note: for those first two steps don't forget to normalize your features and randomize a selection for training and testing.
* Implement a sliding-window technique and use your trained classifier to search for vehicles in images.
* Run your pipeline on a video stream (start with the test_video.mp4 and later implement on full project_video.mp4) and create a heat map of recurring detections frame by frame to reject outliers and follow detected vehicles.
* Estimate a bounding box for vehicles detected.
[//]: # (Image References)
[image1]: ./output_images/car_not_car.png
[image2]: ./output_images/HOG_example.png
[image3]: ./output_images/sliding_windows.png
[image4]: ./output_images/sliding_window.jpg
[image5]: ./output_images/bboxes_and_heat.png
[image6]: ./output_images/labels_map.png
[image7]: ./output_images/output_bboxes.png
## [Rubric](https://review.udacity.com/#!/rubrics/513/view) Points
### Here I will consider the rubric points individually and describe how I addressed each point in my implementation.
---
### Writeup / README
#### This is the writeup for the Vehicle Detection project.
---
### Histogram of Oriented Gradients (HOG)
#### The code for this step is contained in the first code cell of the IPython notebook.
I started by reading in all the `vehicle` and `non-vehicle` images. Here is an example of one of each of the `vehicle` and `non-vehicle` classes:
![alt text][image1]
I then explored different color spaces and different `skimage.hog()` parameters (`orientations`, `pixels_per_cell`, and `cells_per_block`). I grabbed random images from each of the two classes and displayed them to get a feel for what the `skimage.hog()` output looks like.
Here is an example using the `YCrCb` color space and HOG parameters of `orientations=9`, `pixels_per_cell=(8,8)` and `cells_per_block=(2,2)`:
![alt text][image2]
#### Final HOG parameters used were:
1. Color space = YCrCb
2. HOG orientations =9
3. HOG pixels per cell = (8 ,8)
4. HOG cells per block = (2 ,2)
5. HOG channel = 'ALL'
### Spatial Binning of Color & Color Histograms
#### The code for this step is contained in the second code cell of the IPython notebook.
I then explored color spaces other than RGB to see if there was any improvement in accuracy.
I tested following color spaces:
1. RGB
2. HSV
3. LUV
4. HLS
5. YUV
6. YCrCb
The above mentioned color spaces were tested with all channels (RGB), single channels (R,G,B,H,S,V,L,U,...) as well as combined channels like R+G+B,R+G,H+S,L+V etc.
The combination that gave me best results was YCrCb with combined channels Cr+Cb.
![alt text][image1]
The code for this step is contained in the second code cell of the IPython notebook.
### Feature Extraction
#### The code for this step is contained in the third code cell of the IPython notebook.
I then extracted features from the training images using hog sub-sampling and make predictions on test images using these features.
I then explored different color spaces and different `skimage.hog()` parameters (`orientations`, `pixels_per_cell`, and `cells_per_block`).
#### Below are some examples using various combinations:
##### Using spatial binning only:
![alt text][image1]
##### Using histogram binning only:
![alt text][image1]
##### Using HOG only:
![alt text][image2]
##### Using spatial binning + histogram binning:
![alt text][image1]
##### Using spatial binning + histogram binning + HOG:
![alt text][image1]
##### Using spatial binning + histogram binning + HOG on YCrCb:
![alt text][image1]
#### Final parameters used for feature extraction:
1.Color space = YCrCb
2.Spatial size = (16 ,16)
3.Number of histogram bins =16
4.HOG orientations =9
5.HOG pixels per cell = (8 ,8)
6.HOG cells per block = (2 ,2)
7.HOG channel = 'ALL'
### Training Classifier
#### The code for this step is contained in fourth code cell of the IPython notebook.
I trained a linear SVM using sklearn.svm.LinearSVC() with default parameters.
### Sliding Window Search
#### The code for this step is contained in fifth code cell of the IPython notebook.
I decided to search on three scales using overlapping sliding windows as follows:
1.Scale -0.75 : x_start_stop=[400 , None] , y_start_stop=[400 ,600] , xy_window=(96 ,96) , xy_overlap=(0.75 ,0.75)
Scale -0.5 : x_start_stop=[400 , None] , y_start_stop=[400 ,600] , xy_window=(64 ,64) , xy_overlap=(0.75 ,0.75)
Scale -0.25 : x_start_stop=[400 , None] , y_start_stop=[400 ,600] , xy_window=(48 ,48) , xy_overlap=(0.75 ,0.75)
I did not use hog sub-sampling because I needed to generate multiple overlapping windows at each scale.
Here are some example images:
![alt text][image3]
![alt text][image4]
---
### Video Implementation
#### Here's a link to my video result: [link](./project_video_output.mp4)
### Here are some frames extracted from output video:
#### Frame No -17
![alt text][image5]
#### Frame No -25
![alt text][image5]
#### Frame No -39
![alt text][image5]
#### Frame No -55
![alt text][image5]
#### Frame No -70
![alt text][image5]
### Discussion
#### Some problems faced while implementing this project were:
1.Low accuracy on test video due to changing lighting conditions.
This was overcome by applying Gaussian smoothing over heatmaps generated from consecutive frames.
<|repo_name|>NishanthMP/CarND-Vehicle-Detection<|file_sep|>/writeup_template.md
# **Finding Lane Lines on the Road**
## Writeup Template
### You can use this file as a template for your writeup if you want to submit it as a markdown file. But feel free to use some other method and submit a pdf if you prefer.
---
**Finding Lane Lines on the Road**
The goals / steps of this project are the following:
* Make a pipeline that finds lane lines on the road
* Reflect on your work in a written report
[//]: # (Image References)
[image1]: ./examples/grayscale.jpg "Grayscale"
---
### Reflection
### Pipeline Description
My pipeline consisted of following steps:
**Step -1:** Read image and convert it into grayscale image using cvtColor()
**Step -2:** Apply Gaussian smoothing using GaussianBlur() function with kernel size=5x5 & sigma=0
**Step -3:** Detect edges using Canny edge detector with low_threshold=50 & high_threshold=150
**Step -4:** Define ROI vertices using np.array() function
**Step -5:** Mask out region outside ROI using bitwise_and() function
**Step -6:** Find line segments using cv.HoughLinesP()
**Step -7:** Filter out line segments that have slope greater than +/- threshold value (threshold value used was +/-0.6)
**Step -8:** Find average slope & intercept for left & right lane lines seperately
**Step -9:** Create new line segments from average slope & intercept values found above
**Step -10:** Draw lines on original image using weighted_img() function
In order to draw a single line on the left and right lanes, I modified my draw_lines() function by calculating slopes & intercepts for left & right lanes separately based on slope values (+/- threshold). This allowed me to extrapolate lines to reach bottom & top of lanes.
If you'd like to include images to show how your pipeline works, here is how to do it using markdown so that your readme file appears nice in github:
In order to make sure that my pipeline worked well under different conditions I tested it under following conditions:
**Test Case-01 : Straight Line Example**
Original Image:
Processed Image:
**Test Case-02 : Challenge Image**
Original Image:
Processed Image:
**Test Case-03 : Harder Challenge Image**
Original Image:
Processed Image:
Here are links to my videos:
[video_01_processed](./project_video_output.mp4)
[video_02_processed](./challenge_video_output.mp4)
[video_03_processed](./harder_challenge_video_output.mp4)
<|file_sep|>#include "Player.hpp"
#include "Bullet.hpp"
#include "Game.hpp"
#include "Map.hpp"
#include "PowerUp.hpp"
#include "SDL.h"
#include "SDL_mixer.h"
#include "glm/glm.hpp"
#include "iostream"
#include "random"
namespace GamePlay {
Player::Player(glm::vec3 pos) {
position = pos;
velocity = glm::vec3(0.f);
acceleration = glm::vec3(0.f);
movementDirection = glm::vec3(0.f);
maxSpeed = glm::vec3(200.f);
friction = glm::vec3(100.f);
textureID = Game::instance().getTexture("resources/sprites/ship.png");
width = height = radius = TILE_SIZE;
boundingBox.x = position.x;
boundingBox.y = position.y;
boundingBox.w = width;
boundingBox.h = height;
playerBody.setSize(boundingBox);
scoredPointsAmount = nullptr;
}
Player::~Player() {}
void Player::update(float deltaTime
