KBL stats & predictions

Prévia dos Jogos da KBL: O que Esperar para o Dia de Amanhã

Com a temporada da Korée Basketball League (KBL) em pleno andamento, os fãs de basquete estão ansiosos pelos confrontos agendados para amanhã. Este artigo oferece uma visão abrangente dos jogos esperados, incluindo análises detalhadas e previsões de apostas de especialistas. A KBL é conhecida por sua intensidade e competitividade, e os jogos de amanhã prometem ser emocionantes. Vamos explorar as equipes em destaque, as estratégias a serem adotadas e as apostas mais promissoras.

Equipes em Destaque

A KBL conta com várias equipes que têm se destacado ao longo da temporada. Entre elas, o Incheon Electroland Elephants e o Jeonju KCC Egis estão entre os favoritos para os próximos confrontos. Os Elephants têm mostrado uma defesa sólida, enquanto o Egis tem um ataque dinâmico que preocupa muitos adversários.

Análise Detalhada dos Jogos

Incheon Electroland Elephants vs. Jeonju KCC Egis

• Elephants: Conhecidos por sua defesa robusta, os Elephants têm um recorde impressionante contra equipes ofensivas fortes. A presença de seu armador principal, Lee Dong-keun, é crucial para a coordenação do time em quadra.
• Egis: Com um ataque liderado por Park Jong-in, o Egis tem sido eficiente em transições rápidas. Sua capacidade de ajustar a estratégia durante o jogo pode ser decisiva contra a defesa dos Elephants.

Previsões de Especialistas

Os especialistas em apostas estão divididos sobre o resultado deste confronto. Alguns acreditam que a defesa dos Elephants prevalecerá, enquanto outros esperam que o ataque dinâmico do Egis seja suficiente para garantir a vitória.

• Predição Favorita: Incheon Electroland Elephants - dada sua consistência defensiva.
• Predição Underdog: Jeonju KCC Egis - se conseguirem capitalizar suas transições rápidas.

Estratégias Chave

Para os Elephants, manter a pressão defensiva será essencial. Eles precisarão evitar turnovers e explorar oportunidades de contra-ataque. Por outro lado, o Egis deve focar em manter o ritmo ofensivo alto e minimizar erros nos arremessos de longa distância.

Táticas Defensivas dos Elephants

• Pressão alta no armador adversário para forçar turnovers.
• Defesa zonal para neutralizar arremessos de três pontos.

Táticas Ofensivas do Egis

• Transições rápidas para explorar espaços na defesa adversária.
• Foco em assistências e jogadas coletivas para desmontar a defesa dos Elephants.

Análise Estatística

Analisando as estatísticas recentes das equipes, observamos que os Elephants têm uma média de 85 pontos por jogo, com uma eficiência defensiva de 92%. Já o Egis marca cerca de 88 pontos por jogo e tem uma eficiência ofensiva de 95%.

Desempenho Individual

• Lee Dong-keun (Elephants): Média de 22 pontos por jogo, com uma eficiência de passe acima da média da liga.
• Park Jong-in (Egis): Média de 24 pontos por jogo, destacando-se nas assistências e rebotes.

Oportunidades de Apostas

Os apostadores podem considerar várias opções interessantes para este confronto. Aqui estão algumas sugestões baseadas nas análises dos especialistas:

• Total de Pontos: Apostar em um total abaixo da linha pode ser vantajoso se a defesa dos Elephants mantiver sua consistência.
• Vencedor do Quarto: Apostar nos quartos iniciais pode ser arriscado, mas potencialmente lucrativo se o Egis conseguir impor seu ritmo ofensivo cedo no jogo.
• Melhor Marcador: Lee Dong-keun é uma aposta segura para marcar mais pontos que qualquer jogador do Egis.

Jogos Adicionais da KBL

Goyang Orion Orions vs. Anyang KGC Ginseng Corporation Wine-Makers

O confronto entre os Goyang Orion Orions e os Anyang KGC Ginseng Corporation Wine-Makers também promete ser eletrizante. Os Orions têm uma forte presença interior, enquanto os Wine-Makers são conhecidos por seu jogo coletivo eficiente.

• Goyang Orion Orions: Forte no garrafão com Kim Min-jae liderando as estatísticas de rebotes e bloqueios.
• Anyang KGC Ginseng Corporation Wine-Makers: Destacam-se em assistências e controle do tempo do jogo.

Análise Estratégica

• Tática dos Orions: Explorar o garrafão com Kim Min-jae e criar oportunidades para arremessos abertos através das jogadas interiores.
• Tática dos Wine-Makers: Manter a posse de bola alta e utilizar as habilidades coletivas para desgastar a defesa adversária ao longo do jogo.

Predições e Apostas Recomendadas

• Predição Favorita: Goyang Orion Orions - graças à sua força no garrafão.
• Predição Underdog: Anyang KGC Ginseng Corporation Wine-Makers - se conseguirem controlar o ritmo do jogo.

Oportunidades de Apostas Específicas

• Total de Rebotes: Apostar em um total alto pode ser vantajoso dada a força interior dos Orions.
• Melhor Marcador do Garrafão: Kim Min-jae é uma aposta segura para dominar esta categoria.

Estratégias Defensivas e Ofensivas Detalhadas

Analisando as estratégias das equipes mencionadas, é possível identificar padrões que podem influenciar o resultado dos jogos. As táticas defensivas e ofensivas são cruciais para entender como cada equipe planeja conquistar a vitória.

Estratégias Defensivas Detalhadas

• Incheon Electroland Elephants:
• Cobertura Zonal: Utilização de coberturas zonais para limitar espaços na quadra adversária.
• Doubles Team: Dupla marcação nos principais arremessadores do Egis para reduzir suas chances de pontuar eficientemente.
• Goyang Orion Orions:
• Duas Linhas Defensivas: Implementação de duas linhas defensivas para pressionar tanto no garrafão quanto na linha do arremesso livre.
• Screens and Picks Defense: Estratégia focada em desmontar bloqueios ofensivos através de marcação agressiva nos pick and roll.
• Jeonju KCC Egis:
• Bubble Zone Defense: Uso de uma zona flexível para adaptar-se rapidamente aos movimentos ofensivos adversários.
• Foul Management: Gerenciamento cuidadoso das faltas para evitar perda excessiva de tempo na quadra adversária.
• Anyang KGC Ginseng Corporation Wine-Makers:
• Hedging Defense: Utilização de hedge picks nas jogadas pick and roll para neutralizar arremessadores externos fortes.
• Foul Trapping: Estratégia focada em armadilhar jogadores menos confiantes na linha do arremesso livre para forçá-los a errarem suas tentativas.Smital20/CarND-Advanced-Lane-Lines<|file_sep|>/writeup_template.md # **Finding Lane Lines on the Road** ## Writeup --- **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]: ./test_images_output/solidWhiteRight.jpg "Solid White Right" [image2]: ./test_images_output/solidYellowLeft.jpg "Solid Yellow Left" [image3]: ./test_images_output/challenge.jpg "Challenge" [video1]: ./test_videos_output/solidWhiteRight.mp4 "Solid White Right" [video2]: ./test_videos_output/solidYellowLeft.mp4 "Solid Yellow Left" [video3]: ./test_videos_output/challenge.mp4 "Challenge" ### Reflection ###1. Pipeline description My pipeline consisted of following steps: ####A) Convert image to grayscale This is done by using OpenCV's `cvtColor` function with flag `cv2.COLOR_RGB2GRAY`. ####B) Gaussian blur I used OpenCV's `GaussianBlur` function with kernel size of (5,5) to reduce noise in the image. ####C) Canny Edge Detection I used OpenCV's `Canny` function to detect edges in the image. I used low threshold value of `50` and high threshold value of `150`. The ratio between high and low values was kept to be `3`. ####D) Region of interest selection The region of interest was selected based on the assumption that lane lines would be present within the region defined by points `(x1,y1) = (0,height/2)` `(x2,y2) = (width/2 + offset,height)` `(x3,y3) = (width/2 - offset,height)` `(x4,y4) = (width,height/2)` where `offset` is calculated as `offset = height/10` and `(width,height)` are dimensions of input image. The region defined by these points was then masked out by setting all pixels outside this region to zero. ####E) Hough Transform I then used OpenCV's `HoughLinesP` function to detect lines in the masked edge image obtained above. For this I used the following parameters: - rho = distance resolution in pixels of the Hough grid. Here I used `rho = 1` - theta = angle resolution in radians of the Hough grid. Here I used `theta = np.pi/180` - threshold = minimum number of intersections in Hough grid cell Here I used `threshold = min(10,max(5,int(image.shape[0]/25)))` - min_line_len = minimum number of pixels making up a line Here I used `min_line_len = int(image.shape[0]/5)` - max_line_gap = maximum gap in pixels between connectable line segments Here I used `max_line_gap = int(image.shape[0]/25)` These parameters were selected based on experimentation with test images. After obtaining lines from Hough Transform I grouped them into left and right lane lines based on slope. I also averaged out slopes and intercepts over past frames to reduce noise from frame to frame. ###2. Shortcomings with current pipeline One potential shortcoming would be what would happen when there are sharp turns or curves in the road. Another shortcoming could be when lane lines are not straight. ###3. Possible improvements to the pipeline A possible improvement would be to use some sort of curve fitting algorithm such as polynomial regression rather than just straight lines. Another potential improvement could be to use color spaces other than RGB such as HLS to detect lane lines. <|file_sep|># CarND Advanced Lane Finding Project The goals / steps of this project are the following: * Compute the camera calibration matrix and distortion coefficients given a set of chessboard images. * Apply a distortion correction to raw images. * Use color transforms, gradients, etc., to create a thresholded binary image. * Apply a perspective transform to rectify binary image ("birds-eye view"). * Detect lane pixels and fit to find the lane boundary. * Determine the curvature of the lane and vehicle position with respect to center. * Warp the detected lane boundaries back onto the original image. * Output visual display of the lane boundaries and numerical estimation of lane curvature and vehicle position. [//]: # (Image References) [image1]: ./output_images/camera_cal/calibration1.png "Original Image" [image2]: ./output_images/camera_cal/calibration1_undistorted.png "Undistorted Image" [image5]: ./output_images/test_images/straight_lines1_undistorted.png "Road Transformed" [image6]: ./output_images/test_images/straight_lines1_thresholded.png "Binary Example" [image7]: ./output_images/test_images/straight_lines1_warp.png "Warp Example" [image8]: ./output_images/test_images/straight_lines1_fit.png "Fit Visual" [image9]: ./output_images/test_images/straight_lines1_output.png "Output" [video1]: ./project_video_output.mp4 "Video" ## [Rubric](https://review.udacity.com/#!/rubrics/571/view) Points ### Here I will consider the rubric points individually and describe how I addressed each point in my implementation. --- ### Writeup / README #### 1. Provide a Writeup / README that includes all the rubric points and how you addressed each one. You're reading it! ### Camera Calibration #### 1. Briefly state how you computed the camera matrix and distortion coefficients. Provide an example of a distortion corrected calibration image. The code for this step is contained in the first code cell below called 'Camera Calibration'. I start by preparing "object points", which will be the (x, y, z) coordinates of the chessboard corners in the world. Here I am assuming the chessboard is fixed on the (x, y) plane at z=0, such that the object points are the same for each calibration image. Thus, objp is just a replicated array of coordinates, and objpoints will be appended with a copy of it every time I successfully detect all chessboard corners in a test image. imgpoints will be appended with the (x, y) pixel position of each of the corners in the image plane with each successful chessboard detection. I then used the output objpoints and imgpoints to compute the camera calibration and distortion coefficients using the cv2.calibrateCamera() function. Once I have my camera calibration parameters from above step stored in variables called 'mtx' and 'dist', I applied this distortion correction to one of my test images using cv2 undistort() function. Here is an example result showing original distorted image followed by undistorted image: ![alt text][image1] ![alt text][image2] ### Pipeline (single images) #### 1. Provide an example of a distortion-corrected image. To demonstrate this step, I will describe how I apply the distortion correction to one of my test images like this one: ![alt text][image5] #### 2. Describe how (and identify where in your code) you used color transforms, gradients or other methods to create a thresholded binary image. Provide an example of a binary image result. I used combination of color transforms and gradients to generate thresholded binary images required for further processing like detecting lanes. First I converted input RGB image into HSV color space using cvtColor() function from OpenCV library with flag cv2.COLOR_RGB2HSV . This was done because it's easier to separate out luminance from color information when working with HSV space compared to RGB space. Then I applied sobel filter along x-axis using Sobel() function from OpenCV library with kernel size ksize=15 . The absolute value was taken after applying Sobel filter which gives us magnitude information about gradient along x-axis. After that I created binary thresholded mask by checking if gradient magnitude values lie within range specified by thresh_min_x=20 & thresh_max_x=100 . Next step involved creating another binary mask using saturation channel values from HSV space obtained earlier where values lie between thresh_min_s=90 & thresh_max_s=255 . Finally both these masks were combined together using logical OR operation which resulted into final binary thresholded output required for further processing like detecting lanes etc.. Here's an example result showing original road transformed image followed by binary thresholded output: ![alt text][image5] ![alt text][image6] #### 3. Describe how (and identify where in your code