4. Liga Center stats & predictions

FC Nitra vs FK Poprad

FC Nitra ha iniziato la stagione con grande entusiasmo, accumulando punti preziosi grazie a una difesa solida e a un attacco prolifico. Le statistiche recenti mostrano una media di 2 gol segnati a partita, con il loro attaccante principale che ha già realizzato 10 reti. FK Poprad, d'altra parte, ha dimostrato di essere una squadra difficile da affrontare in casa, vincendo tre delle ultime quattro partite giocate allo stadio Čonka Arena. La chiave per la vittoria di FC Nitra sarà mantenere alta la concentrazione e sfruttare le occasioni create dall'outgoing pressing.

ŠK Slovan Levice vs MFK Skalica

ŠK Slovan Levice ha mostrato un miglioramento significativo rispetto alla scorsa stagione, grazie a un nuovo allenatore che ha implementato un sistema di gioco più fluido. La squadra ha segnato 15 gol nelle ultime cinque partite, ma ha anche subito 10 reti. MFK Skalica ha risposto con una difesa più compatta e un attacco rapido, segnando 12 gol nelle stesse partite. La sfida sarà determinare quale squadra riuscirà a imporre il proprio ritmo di gioco.

FK Spišská Nová Ves vs FC Topoľčany

Fk Spišská Nová Ves è una delle sorprese della stagione, con una serie di vittorie consecutive che hanno portato la squadra nelle zone alte della classifica. La loro capacità di gestire il possesso palla e creare opportunità offensive è stata fondamentale per il loro successo. FC Topoľčany, invece, ha faticato negli ultimi incontri ma ha mostrato segni di ripresa grazie a nuove strategie adottate dall'allenatore. La partita sarà decisa dalle prestazioni individuali chiave e dalla capacità di sfruttare gli errori avversari.

Pronostici Basati sui Dati Storici

I dati storici giocano un ruolo cruciale nei pronostici delle partite di calcio. Analizzando le performance passate delle squadre in questa lega, possiamo trarre alcune conclusioni interessanti:

• FC Nitra vs FK Poprad: Considerando l'andamento delle ultime cinque partite giocate da entrambe le squadre, il pronostico indica un pareggio o una vittoria esterna per FK Poprad. La probabilità di vittoria per FC Nitra è del 45%, mentre quella per FK Poprad è del 35%, con un 20% di possibilità di pareggio.
• ŠK Slovan Levice vs MFK Skalica: ŠK Slovan Levice sembra avere un leggero vantaggio grazie alla sua recente forma migliore. La probabilità di vittoria per ŠK Slovan Levice è del 50%, mentre quella per MFK Skalica è del 30%, con un 20% di possibilità di pareggio.
• FK Spišská Nová Ves vs FC Topoľčany: FK Spišská Nová Ves ha dimostrato una solidità difensiva che potrebbe fare la differenza in questa partita. La probabilità di vittoria per FK Spišská Nová Ves è del 55%, mentre quella per FC Topoľčany è del 25%, con un 20% di possibilità di pareggio.

Consigli di Scommessa

Ecco alcuni consigli basati sui pronostici analizzati:

• Marcatori: Per il match FC Nitra vs FK Poprad, suggeriamo l'over 2.5 gol data la capacità offensiva delle due squadre.
• Vincitore della Partita: Per ŠK Slovan Levice vs MFK Skalica, potrebbe essere interessante puntare su ŠK Slovan Levice come vincitore dato il loro attuale stato d'animo positivo.
• Pari/Marcatori Entro il Tempo Regolamentare: Nel match FK Spišská Nová Ves vs FC Topoľčany, considerando le recenti prestazioni difensive di FK Spišská Nová Ves, potrebbe essere sicuro puntare su "no pari" e "entrambe le squadre segnano" dato il ritmo offensivo mostrato da FC Topoľčany.

Tendenze Difensive e Offensive

Nella 4ª Lega Centro Slovacca, le tendenze difensive e offensive sono cruciali per determinare l'esito delle partite. Ecco alcune statistiche chiave che possono influenzare i risultati della prossima giornata:

• Tassi di Possesso Palla: Squadre come ŠK Slovan Levice tendono a dominare il possesso palla, cercando di controllare il ritmo della partita. Tuttavia, squadre come MFK Skalica hanno adottato una strategia diversa focalizzandosi su transizioni rapide e contropiedi efficaci.
• Ritmo degli Attacchi: L'analisi del ritmo degli attacchi mostra che FC Nitra preferisce attaccamenti prolungati alla porta avversaria piuttosto che rapide transizioni offensive. Questa tattica può essere efficace contro difese meno organizzate come quella attuale di FK Poprad.
• Efficacia nei Calci d'Angolo: Le statistiche mostrano che FK Spišská Nová Ves utilizza i calci d'angolo come opportunità chiave per segnare gol. Con FC Topoľčany avendo difficoltà nella gestione dei calci d'angolo avversari, questa potrebbe essere una vulnerabilità da sfruttare.

Analisi dei Portieri

I portieri giocano un ruolo fondamentale nel successo delle squadre nella lega. Ecco alcune analisi sui portieri principali delle squadre in programma per domani:

• FC Nitra - Portiere Principale: Il portiere titolare ha mantenuto la porta inviolata in due delle ultime quattro partite giocate, dimostrando grande abilità nel leggere le situazioni offensive avversarie.
• Fk Poprad - Portiere Principale: Conosciuto per i suoi interventi decisivi nei momenti critici delle partite, il portiere principale ha contribuito significativamente alla recente striscia positiva della sua squadra.
• MFK Skalica - Portiere Principale: Anche se non sempre impeccabile nei tempi recenti, il portiere principale ha mostrato miglioramenti nella gestione della pressione durante i calci d'angolo avversari.
• Fk Spišská Nová Ves - Portiere Principale: Uno dei migliori della lega quest'anno grazie alla sua capacità di effettuare parate spettacolari sotto pressione elevata.
• Fc Topoľčany - Portiere Principale: Il portiere principale ha dovuto affrontare molte critiche a causa dei recenti errori commessi sotto pressione; tuttavia, sembra aver trovato una nuova determinazione nelle ultime settimane.sverrir1979/CarND-Advanced-Lane-Lines<|file_sep|>/writeup.md # **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/calibration1.jpg "Undistorted" [image2]: ./output_images/undistort1.jpg "Road Transformed" [image3]: ./output_images/thresholded1.jpg "Binary Example" [image4]: ./output_images/warped_straight_lines.jpg "Warp Example" [image5]: ./output_images/color_fit_lines.jpg "Fit Visual" [image6]: ./output_images/output.jpg "Output" [video1]: ./project_video.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 can submit your writeup as markdown or pdf. You're reading it! Below I will consider each rubric point individually and describe how I addressed each one in my implementation. ### 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 of the IPython notebook located in "./Advanced_Lane_Lines.ipynb" 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. I then proceed to iterate through each calibration image and perform the following steps: 1) Convert image to grayscale 2) Find chessboard corners using `cv2.findChessboardCorners` 3) If corners are found: `cv2.drawChessboardCorners` on original image 4) Store object points and image points I then use `cv2.calibrateCamera()` with object points and image points to compute the camera calibration and distortion coefficients. Finally I apply distortion correction to raw images using `cv2.undistort()`. An example of an undistorted image is shown below: ![alt text][image1] ### 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 the test images like this one: ![alt text][image2] #### 2. Describe how (and identify where in your code) you used color transforms, gradients or other methods to create a thresholded binary image. I used a combination of color and gradient thresholds to generate a binary image (thresholding steps at lines ~116 through ~157). I used three different color spaces: HLS (Hue channel), Lab (L channel) and RGB (R channel). For HLS channel H was used to detect yellow lines and L channel was used to detect white lines from shadowed areas using appropriate thresholds (in order to avoid detection of sky). For Lab channel L was used to detect white lines from shadowed areas using appropriate thresholds (in order to avoid detection of sky). For RGB channel R was used to detect yellow lines using appropriate thresholds (in order to avoid detection of sky). In order to find edges between lane lines and road surface I calculated directional gradient using Sobel operator for x direction with appropriate thresholds (in order to avoid detection of noise). ![alt text][image3] #### 3. Describe how (and identify where in your code) you performed a perspective transform and provide an example of a transformed image. The code for my perspective transform includes functions called `get_perspective_transform_matrix()` which takes as inputs an image (`img`) as well as source (`src`) and destination (`dst`) points. I chose source points so that they formed rectangle around lane lines on road surface with left line near left side of road surface while right line near right side of road surface like this: src = np.float32( [ [(0,img.shape[0]),(550,img.shape[0]-90),(680,img.shape[0]-90),(img.shape[1],img.shape[0])] ] ) I chose destination points so that they formed rectangle around lane lines on warped plane with left line near left side of warped plane while right line near right side of warped plane like this: dst = np.float32( [ [(200,img.shape[0]),(200,img.shape[0]-90),(980,img.shape[0]-90),(980,img.shape[0])] ] ) This resulted in the following source and destination points: | Source | Destination | |:-------------:|:-------------:| | 585 , 460 | 320 ,720 | | 203 ,720 | 320 ,0 | |1127 ,720 |960 ,0 | |695 ,460 |960 ,720 | I verified that my perspective transform was working as expected by drawing the `src` and `dst` points onto a test image and its warped counterpart to verify that the lines appear parallel in warped image. ![alt text][image4] #### 4. Describe how (and identify where in your code) you identified lane-line pixels and fit their positions with a polynomial? For identifying lane line pixels I have used sliding window approach which uses histogram from bottom half of warped binary frame as starting point for searching left line base position at center bottom of frame while right line base position at center bottom of frame plus offset from center as determined by peak locations found by histogram analysis (see `find_lane_pixels()` function at lines ~179 through ~218). After finding base positions for both lanes sliding window approach is used for searching further up frame using windows with appropriate width centered at current base positions for both lanes (see `find_lane_pixels()` function at lines ~219 through ~277). Once windows are found for both lanes left/right x pixel positions are extracted from non zero pixels within windows for both lanes which can be further used for fitting polynomials for both lanes using `np.polyfit()` function on pixel positions extracted from windows found by sliding window approach (see `find_lane_pixels()` function at lines ~278 through ~283). In case sliding window approach fails or if confidence level is low polynomial fitting based on previous frame can be used instead (`fit_poly()` function at lines ~284 through ~293). ![alt text][image5] #### 5. Describe how (and identify where in your code) you calculated the radius of curvature of the lane and the position of the vehicle with respect to center. Radius of curvature is calculated by fitting second order polynomial for both left/right lanes using pixel positions extracted from windows found by sliding window approach or based on previous frame if confidence level is low or if sliding window approach fails. Radiuses are calculated based on pixel