使用opencv python检测卡符号

Question

我试图探测锹，棍棒，钻石和哈特之间的区别。卡上的号码无关紧要，只是诉讼很重要。

我只是通过查看红色或黑色来尝试颜色检测，但这仍然让我每种颜色都有两个结果。我怎么能确保我可以单独检测每个符号？

例如：我有一张红色的哈特，一个红色的钻石，一个黑色的铁锹和一个黑色的俱乐部。我想用不同的颜色绘制每个符号的轮廓。

我使用网络摄像头作为相机。

Answer 1

如果您的卡片的套装总是相同（只有一种卡片），您可以存储铁锹，俱乐部，钻石和哈特的图像，然后检查给定图像与参考文献的互相关性并选择最高值（见this question）。如果你有一套相当大的不同类型的卡片样本，这些卡片在套装表示之间略有不同，你几乎可以按照this tutorial几乎完全按照你的训练集进行四向分类并使用svm，集群或其他方法，可在open-cv。

中找到

希望这会有所帮助，并且一切顺利

Answer 2

我没有看到任何代码，所以不能真正调整你所拥有的，但更一般地说你应该能够训练它只是相同的除了符号而不是颜色：

以下是执行特定卡片的示例代码。您可以将它们训练为特定于卡片，从而通过特定卡片捕获所有符号，或者将其备份，更一般地训练符号（心脏/钻石）。您还应该在opencv上查看template matching。

github上有几个指南和code already completed。

Here is a tutorial worth reading

Answer 3

由于卡片符号位于固定位置，您可以尝试下方（例如OpenCV 3.2 Python）：

1. 裁剪左上角的符号image = image[h1:h2,w1:w2]
2. 将符号颜色阈值设为黑色，其余为白色，thresh = mask = cv2.inRange(image,(0,0,0),(100,100,100))
3. 执行查找轮廓检测_, contours, hierarchy = cv2.findContours()
4. 获取轮廓的面积大小。 area = cv2.contourArea(contour)
5. 比较该区域以确定它所属的4个符号中的哪一个。

您必须在步骤4中构建每个符号的区域阈值以进行比较。上面的所有cv2函数仅供参考。

希望得到这个帮助。

Answer 4

除非你有严重的视角扭曲（无论如何它都可能有效），template matching非常有效。您可以分别在红色和黑色通道中运行它（显然不要寻找红色黑桃等）。

看看例如（不是我的）

http://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv

对于扑克牌，另请参阅https://github.com/arnabdotorg/Playing-Card-Recognition