我想做一个有趣的项目，接受纸牌图像作为输入，并返回其点数和花色。我认为只需查看左上角即可获取所有信息。它应该具有鲁棒性 - 如果我有一张大的方块A的图像，我应该能够将其缩放到20％至200％的任何位置，仍然能得到正确的答案。
首先问题是 - 是否已经有人编写过这个程序？如果有，我会找其他东西来OCR，以免重复努力。
其次 - 最佳方法是什么？神经网络？手工编码？有人能给一些指针吗？（0xCAAF9452不是可接受的答案）。
OCR玩牌
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- bob
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110xCAAF9460是一个十六进制数，它没有明显的语言含义。 - MitMaro
2听起来你正在制作一个扑克机器人，而不是进行一些智力练习。 - Andrew Johnson
不，扑克机器人赚不到任何钱。我并不那么愚蠢 =)。 - bob
你打算从截图中识别卡片，还是打算从真实卡片拍摄的照片中识别卡片？ - Alceu Costa
4个回答
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我不认为已经有针对你正在尝试实现的内容的现成解决方案（至少是开源和使用Python）。
至于你的第二个问题，这取决于你要识别什么。如果输入可能来自不同的来源 - 例如，具有独特风格的不同品牌纸牌 - 那么你应该使用基于机器学习的算法（如神经网络或支持向量机[SVM]），以让它学习如何识别未知输入。然而，如果输入始终具有相同的形状或样式，则简单的图像比较算法就足够了（例如将切片左上角的像素与每个等级的像素进行比较）。
如果你决定使用基于机器学习的算法，我也认为你不需要非常复杂的特征，因为花色和等级在形状或样式上并没有太大变化，你只需使用左上角的像素作为特征即可。
这里有一个有趣的玩具OCR示例here。所使用的库（LibSVM）也有Python版本，我使用过，并且发现非常容易使用。
希望能有所帮助。- João Silva
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它不是特别健壮，但您可以查看卡上3或4个位置的颜色，以便如果它们是白色或其他颜色，您可以确定哪张牌和花色。显然，如果您没有始终使用相同的牌，则无法使用此方法。
- redblacktree
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就个人而言，我会选择使用机器学习的方法来解决这个问题。
- DevDevDev
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1当问题如此具体时，为什么需要机器学习呢？ - Hannes Ovrén
3也许我误解了问题，但是原帖的意思是在拍摄纸牌的照片并尝试推断它们的点数和花色，对吗？ - DevDevDev
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鉴于样本数量有限（4种花色，13个不同的值），我建议尝试将参考图像的花色和值与新输入图像匹配。首先找到传入花色/值的边界框（包含所有非白色像素的最小框），将您的参考图片缩放以匹配该边界框的大小，并通过像素绝对差找到最佳“匹配”。图片的颜色（即红色或黑色）将使这更容易。
- jilles de wit
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