object-recognition

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我想創建一個系統用於工廠測量來自裝配線的物體的尺寸。這些物體是石板，大致呈矩形，我想要寬度和高度。每塊石頭都在閃光燈的相同位置拍攝，因此條件非常可控。棘手的部分是石頭有時在其表面上有圖案（通常大理石上有漣漪和條紋），有時幾乎是黑色的，與陰影混合在一起。我試着簡單地從背景的參考圖像中減去每個圖像，但是在照明以及輥子和機器的小部分位置上有足夠小的變化，輸出實際上是嘈雜的。我打算接下來嘗試的方法是使

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如何訓練單個對象識別？

我正在考慮做一個小項目，涉及使用某種機器學習來識別簡單的二維對象。我認爲每個網絡致力於只識別一種類型的對象會更好。所以這裏是我的兩個問題：我應該使用什麼樣的網絡？我能想到的這兩種方法可能是簡單的前饋網絡和Hopfield網絡。由於我也想知道輸入看起來像多少目標，Hopfield網可能不適合。如果我使用某些需要監督學習的東西，而我只希望一個輸出單元指示輸入看起來像目標的多少，那麼我應該在訓練過程

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使用深度信息的物體識別算法的建議

我最近實施了一種識別軟件，遵循this paper中描述的技術。但是，我的數據集還包含使用OpenNI進行深度圖。我想使用深度信息提高識別器的健壯性。我關於在提取VFH描述符（我爲此任務調整了OpenCV DescriptorExtractor接口）之後訓練1-vs-all SVMs計算弓形反應直方圖。但重點是：我如何結合這兩件事情來獲得更精確的結果？有人可以爲我提供一個策略嗎？ P.s.我非常

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評估興趣點檢測器時需要考慮的標準

我想爲某些類型的對象的圖像評估不同的興趣點檢測器，如FAST，MSER，DOH和DOG。作爲第一個標準，我提出了在照明或比例等特定條件下的可重複性。我認爲看到一個點周圍的哪個區域有利於選擇作爲興趣點也很有趣。這種評估有哪些更多的標準需要考慮？

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對象模式訓練與識別（基於圖像）

是否有任何用於對象模式訓練和識別的c/C++庫？我需要實現的功能和功能類似於谷歌護目鏡（http://www.google.com/mobile/goggles/#text）確實

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圖像中的細粒度車輛分類？（例如品牌，型號等）

對於很多汽車愛好者來說，很容易識別車型，型號，內飾等級，有時甚至是一年的車型。雖然這對於人類來說是一項可管理的任務（考慮到一些培訓數據，激情和經驗），但我對這個問題的最先進的計算機視覺方法感到好奇。有很多算法能夠識別「這是/不是汽車」。但是，我想要確定汽車的品牌，型號和可能的修飾級別，這些汽車是從過去20 - 30年內量產的所有汽車中選擇的。爲了使這個更具體，我在尋找庫，算法或研究成果的問題是

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在小圖像上改善SURF的性能

SURF I在網上遇到的每個實現似乎在從小圖像（例如100x100或更小）中提取有用的興趣點方面特別不利。我已經嘗試了許多方法： 1）使用各種粗化算法（從簡單的一個像最近鄰居到更先進的 - 基本上每升頻ImageMagick的提供），以增加分析前小圖像的大小。 2）其他圖像處理調整功能可以顯示圖像中的特徵，如對比度增強以及在計算積分圖像時使用不同的RGB權重。 3）（重新）壓縮，假設壓縮僞影將主

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從視頻中提取關鍵幀，用於對某些查詢進行視頻評分

我在計算機視覺項目上工作，我們需要根據包含的某些對象，動物或由查詢定義的內容來評分視頻。但是爲了這個任務，我們首先旨在從視頻中檢索一些關鍵幀來處理。你知道任何方式來做提取？我在這個問題上很新手。

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使用OpenCV查找形狀Haar級聯分類器

我正在尋找某些雷達數據中的拋物線。我正在使用OpenCV Haar級聯分類器。我的正面圖像是20x20 PNG，其中所有像素都是黑色的，除了那些描繪拋物線形狀的圖像 - 每個正像的一個拋物線。我的問題是這樣的：這些積極的東西是否會訓練一個分類器來尋找帶有拋物線的黑盒子，還是會訓練一個分類器來尋找拋物線形狀？我應該爲我的積極圖像添加一層中等價值的噪聲，還是應該不切實際地清晰和高對比度？以下是原

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與Android物體識別使用OpenCV庫

可能重複： Where do I start learning about image processing and object recognition? Is there any best way for implemeting Object Recognition in android? 我嘗試使用OpenCV的庫來實現我的項目目標識別（面部跟蹤），但我在我的設備上運行此應用程序時，open