object-recognition

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我在iOS中使用“vuforia”SDK进行物体识别。我使用vuforia给出的示例代码并能够使用“ObjectReco”部分识别物体。 - (void)renderFrameWithState:(const Vuforia::State &)state projectMatrix:(Vuforia::Matrix44F &)projectionMatrix{ [self setFramebuf

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如何使用OpenCV检测试纸？

我是一个新手，以计算机视觉，我试图检测到这种图像中的所有测试条：结果我试图得到：我认为它应该很容易，因为所有的目标对象都是矩形的，并且具有固定的高宽比。但我不知道应该使用哪种算法或函数。我已经尝试过OpenCV中的边缘检测和2D特征检测示例，但结果并不理想。我应该如何检测这些相似的物体，但差异很小？更新：测试条可以以颜色变化，并且当然，结果线的阴影。但是它们都具有相同的参考线，在画面显示

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OpenCV坐标转换

我想问一个最初看起来很简单的问题，但最终证明很难做到这一点。问题是：如何将OpenCV点的坐标转换为Unity坐标（Vector2）。我有一个摄像头的视频，我可以识别脸部，只有当人在椭圆形边框时，用户才能拍摄照片（如FaceApp）。问题是我使用LineRenderer绘制椭圆，并且无法将其点的坐标与面上的点的坐标进行比较，因为这些是OpenCV点的坐标。什么样的决定最适合我？

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如果只有一个对象需要被识别，是否有一种比CNN更有效的方法来识别对象？

看来目前业界对象识别的标准是CNN。但是，如果一个系统只需要确定一个类型的对象（即人），有没有认识到给定对象较少资源密集的方式（也许SVM或类似的技术？）

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TensorFlow：收集我自己的训练数据集＆使用该训练数据集来查找对象的位置

我试图收集我自己的训练数据集用于图像检测（识别，但是）。现在，我有四个班级和750个图像。每幅图像都是每个类的常规图像;然而，一些图像模糊或包含外部对象，如不同的背景或其他因素（但没有任何区别的东西）。使用该训练数据集，图像识别确实很糟糕。我的问题是， 1.训练图像集是否需要包含各种背景/设置/环境中的对象（我相信不是...）？ 2.让我们说训练相当准确，我想知道对象在图像上的位置。我认为我无法

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为什么在单元识别问题中需要单应性？

我被要求做筛选关键点匹配，然后进行单应矩阵估计。为什么在物体识别问题中需要单应性矩阵？这是我试图识别的那种图像1

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如何比较两个图像代表相同的对象，如果对象的图片属于两个不同的来源 - 在OpenCV中？

假设我有从我的移动摄像头拍摄的汽车图像，并且我从互联网上下载了同一辆汽车的另一张图像。（为了简单起见，假设两张图像都包含同一辆车的相同侧视投影。）如何检测两张图像是否代表相同的对象，即本例中使用OpenCV的汽车？我试过模板匹配，功能匹配（ORB）等，但那些不工作，并没有提供令人满意的结果。

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物体检测在图像

我有一个图像例如经营业务卡这样比我的多个图像，这经营业务是内部有例如或此一个我需要检测这两张表中的商务卡并获取对象的位置（xy）以及我研究的openCV的宽度高度，但它非常复杂，我不知道如何设置输入以识别该对象在其他图像中选择

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物体识别与检测与分类？有什么不同？

我不知道这是否正确的stackexchange论坛在哪里问这个问题，请让我知道如果不是这样的话。我正在开发一个应用程序，它给出一个输入图像，其中包含一幅绘画作为输入，它能够告诉你绘画的标题。一个类似的情况是：给定一个包含建筑物的输入图像，返回的结果是建筑物的名称。这是什么类型的应用程序？首先，我会说“图像分类”。我不是计算机视觉方面的专家，但我一直认为“图像分类”就像“给出一张图像，告诉我这张

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用于检测表单中相关字段的学习方法（图像格式）

因此，我一直在研究一种应用程序，用户可以上传代表某种表单的（扫描的）PDF文件，在感兴趣的字段周围绘制边界框，内容OCR'd并以结构化文本格式返回。因为绘制边界框是一种拖拽，我正在考虑一种减少用户所需工作的方法;即已经向他/她提供了一种自动检测的形式分区。我开始研究这个问题，并发现了一些有趣的方法，主要基于计算机视觉算法。然而，由于这个应用程序可能会在将来频繁使用，因此用户会绘制大量的边界框，因此