私は単純なトランプカード検出プログラムに取り組んでいます。 今のところ、私はhereから作業シフトアルゴリズムを持っています。 そして、私はカードの周りにいくつかの境界ボックスを作成しました。 それから、私はカード上でSiftを使って検索し、ディスクリプタを保存しました。SIFTとOpenCVでオブジェクトの画像を検索するには？
しかし、次に何をするのですか？すべてのステップでSiftを実行している間に、オブジェクトのマスクを作成し、境界ボックスを使用してオブジェクトを実行する必要がありますか？ これを正確に行う方法に関するチュートリアルは見つかりませんでした。
誰かが私を助けることを願っています！
が最大
編集に挨拶：私はすべてのカードを認識したいので、私は次のように言うことができる：それはとても心7のですか。
カードの準備が整ったら（@nimcapの説明）、認識自体を行う必要があります。最近隣人やSVMなどを試すこともできます。
さらに詳しい説明は、Lowe's original 2004 SIFT paperを参照してください。
SIFTは単なる始まりです。
SIFTは、オブジェクトに関心点を取得するルーチンです。あなたは言葉のバッグアプローチを使用しなければなりません。収集したSIFT機能をクラスタリングし、クラスタの観点から各機能を表現します。各カードをこれらのクラスタ手段のヒストグラム（aka。bag of words）として表します。
SIFTはこのようなものにとって最良のアプローチですか？
Haarクラシファイアや単純なテンプレートマッチングとは対照的です。
例えばhttp://digital.liby.waikato.ac.nz/conferences/ivcnz07/papers/ivcnz07-paper51.pdf
TMは私たちの問題には最適ではありません。私たちのカードにはさまざまなスケールや視点があり、回転しています。だからSIFTは私が考える最高のものです。 Haarクラシファイアは、私が思うこの種のプロジェクトにはコストがかかりすぎます。 – madmax
@madmax - 十分に公正なSIFTは最初に試してみると奇妙なことでした。 –
あなたは、単にカードを検出したり、カード認識をプレイしたいと思う場合したい場合は、明確にすべき。 –