2

AForgeNet を使用して、ビデオ ストリームからトランプを取得しています。私はカード全体とカードの実際のランクのセクションを取得しましたが、問題は、テンプレート マッチングがあまりうまく機能していないことです。

そのため、画像を次のようなセクションに分割するというアイデアがありました。

ここに画像の説明を入力

セクションの黒が 50% を超える場合は 1 を表し、それ以外の場合は 0 を表します。これにより、「テンプレート」と比較できるバイナリ表現が生成されます。デッキとしては AKQJ1098765432 のみの文字であり、それらはユニークであり、機能するのに十分な数であると思います。これにより、画像が 1 ～ 2 ピクセルずれていても問題ありません。

再利用できるこのようなものはすでにあると思いますが、何かアイデアはありますか?

4

2 に答える 2

2

より堅牢な解決策は、カード番号とランクからスケールと回転不変の特徴を抽出することだと思います。たとえば、画像の瞬間を試すことができます。

これらの画像の特徴を抽出した後、カード番号とランクを予測するために何らかの分類器 (ニューラル ネットワークなど) をトレーニングできます。

于 2012-02-03T13:59:46.427 に答える
2

補間を使用して元のサイズの 10% 以上に縮小することで、イメージ フィンガープリントを作成できます。白黒画像の場合、指紋はグレーの色合いになります。2 つの画像のフィンガープリントを差し引くと、それらの類似性の指標が得られます。一貫して一致を判断するためのしきい値を実験的に決定できます。

于 2012-02-02T23:10:35.100 に答える