OpenCV入門，API函數使用建議

Question

我剛剛開始使用OpenCV，並計劃構建一個具有計算機視覺的機器人。我期望讓這個機器人能夠識別對象的類別以及個體實例。從某種意義上說，一般類的類Haar特性功能和特定實例的BIGG類功能。我基本上想要做這樣的事情： http://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o 在視頻中，使用了kinect，但我只會使用一臺相機。如果您觀看視頻，您會看到kinect顯示一個對象，並在幾秒鐘後學習識別新對象。這實際上是我想要做的;我不想創建數以千計的模板，而是一次性訓練軟件，我希望這個過程成爲一個半手動的過程，機器人一次只能學習一個對象。我對學習對象的類型沒有限制，一切都是公平的遊戲。

因爲我正在處理可能會被訓練的大量對象，所以我擔心性能問題。如果我有10,000個對象受過訓練，我會想象我的筆記本電腦可能會扼殺某些算法。我目前對文檔所有不同的技術都感到不知所措，而且我對使用什麼不甚瞭解。

你們會如何解決這個問題？

感謝

Answer 1

這裏有你問問題（你是否意識到這一點）：

• 對象檢測
• 對象分類
• 物體識別
• 分割
• 正常化
• 機器學習

每一個都是一個完整的主題，沒有「正確」的答案滿足您的需求。您需要進行實驗並找到適用於您問題域的算法的神奇組合。

此外，kinect有一個優點，即普通相機不會，這是深度。簡單的舊2D識別非常困難。

但是，本着提供有用答案的精神，請查看Nicolas Pinto的V1算法，它模擬人類的物體檢測能力。

http://pinto.scripts.mit.edu/Code/Code