Set 是一款纸牌游戏，在这里进行了很好的描述。

每个套装卡有 4 个属性：

1. 数字（1,2 或 3）
2. 颜色（红色、绿色或紫色）
3. 填充（完整、条纹、无）
4. 形式（波浪形、椭圆形或菱形）

转换为 2 紫色波浪无填充（代码：2PWN）

和

转换为代码 1RON 和 3GDN

每个组合都有一张牌，所以总共有 3^4 = 81 张牌。目标是从 12 张显示的随机选择的集合卡片中识别出 3 张卡片（集合），其中所有属性出现 0,1 或 3 次。

作为一个爱好项目，我想创建一个 android 应用程序，它可以 - 使用相机 - 捕获 12 个（更少或更多）set cards并指示 12 个集合中存在的集合。我正在寻找利用图像识别效率的方法可能的。

我一直在考虑为所有单独的卡片拍摄多张照片，标记它们并将它们提供给培训师（firebase ML KIT AutoML Vision Edge）但我觉得这有点蛮力并且需要很多时间并且努力拍照和标注。我还可以拍摄多组卡片的照片，并提供不同的代码作为标签。

拥有标记所有卡片的模型的最佳（最有效）方法是什么？