object-recognition

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我在iOS中使用「vuforia」SDK進行物體識別。我使用vuforia給出的示例代碼並能夠使用「ObjectReco」部分識別物體。 - (void)renderFrameWithState:(const Vuforia::State &)state projectMatrix:(Vuforia::Matrix44F &)projectionMatrix{ [self setFramebuf

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如何使用OpenCV檢測試紙？

我是一個新手，以計算機視覺，我試圖檢測到這種圖像中的所有測試條：結果我試圖得到：我認爲它應該很容易，因爲所有的目標對象都是矩形的，並且具有固定的高寬比。但我不知道應該使用哪種算法或函數。我已經嘗試過OpenCV中的邊緣檢測和2D特徵檢測示例，但結果並不理想。我應該如何檢測這些相似的物體，但差異很小？更新：測試條可以以顏色變化，並且當然，結果線的陰影。但是它們都具有相同的參考線，在畫面顯示

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OpenCV座標轉換

我想問一個最初看起來很簡單的問題，但最終證明很難做到這一點。問題是：如何將OpenCV點的座標轉換爲Unity座標（Vector2）。我有一個攝像頭的視頻，我可以識別臉部，只有當人在橢圓形邊框時，用戶才能拍攝照片（如FaceApp）。問題是我使用LineRenderer繪製橢圓，並且無法將其點的座標與面上的點的座標進行比較，因爲這些是OpenCV點的座標。什麼樣的決定最適合我？

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如果只有一個對象需要被識別，是否有一種比CNN更有效的方法來識別對象？

看來目前業界對象識別的標準是CNN。但是，如果一個系統只需要確定一個類型的對象（即人），有沒有認識到給定對象較少資源密集的方式（也許SVM或類似的技術？）

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TensorFlow：收集我自己的訓練數據集＆使用該訓練數據集來查找對象的位置

我試圖收集我自己的訓練數據集用於圖像檢測（識別，但是）。現在，我有四個班級和750個圖像。每幅圖像都是每個類的常規圖像;然而，一些圖像模糊或包含外部對象，如不同的背景或其他因素（但沒有任何區別的東西）。使用該訓練數據集，圖像識別確實很糟糕。我的問題是， 1.訓練圖像集是否需要包含各種背景/設置/環境中的對象（我相信不是...）？ 2.讓我們說訓練相當準確，我想知道對象在圖像上的位置。我認爲我無法

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爲什麼在單元識別問題中需要單應性？

我被要求做篩選關鍵點匹配，然後進行單應矩陣估計。爲什麼在物體識別問題中需要單應性矩陣？這是我試圖識別的那種圖像1

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如何比較兩個圖像代表相同的對象，如果對象的圖片屬於兩個不同的來源 - 在OpenCV中？

假設我有從我的移動攝像頭拍攝的汽車圖像，並且我從互聯網上下載了同一輛汽車的另一張圖像。（爲了簡單起見，假設兩張圖像都包含同一輛車的相同側視投影。）如何檢測兩張圖像是否代表相同的對象，即本例中使用OpenCV的汽車？我試過模板匹配，功能匹配（ORB）等，但那些不工作，並沒有提供令人滿意的結果。

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物體檢測在圖像

我有一個圖像例如經營業務卡這樣比我的多個圖像，這經營業務是內部有例如或此一個我需要檢測這兩張表中的商務卡並獲取對象的位置（xy）以及我研究的openCV的寬度高度，但它非常複雜，我不知道如何設置輸入以識別該對象在其他圖像中選擇

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物體識別與檢測與分類？有什麼不同？

我不知道這是否正確的stackexchange論壇在哪裏問這個問題，請讓我知道如果不是這樣的話。我正在開發一個應用程序，它給出一個輸入圖像，其中包含一幅繪畫作爲輸入，它能夠告訴你繪畫的標題。一個類似的情況是：給定一個包含建築物的輸入圖像，返回的結果是建築物的名稱。這是什麼類型的應用程序？首先，我會說「圖像分類」。我不是計算機視覺方面的專家，但我一直認爲「圖像分類」就像「給出一張圖像，告訴我這張

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用於檢測表單中相關字段的學習方法（圖像格式）

因此，我一直在研究一種應用程序，用戶可以上傳代表某種表單的（掃描的）PDF文件，在感興趣的字段周圍繪製邊界框，內容OCR'd並以結構化文本格式返回。因爲繪製邊界框是一種拖拽，我正在考慮一種減少用戶所需工作的方法;即已經向他/她提供了一種自動檢測的形式分區。我開始研究這個問題，並發現了一些有趣的方法，主要基於計算機視覺算法。然而，由於這個應用程序可能會在將來頻繁使用，因此用戶會繪製大量的邊界框，因此