object-recognition

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我想创建一个系统用于工厂测量来自装配线的物体的尺寸。这些物体是石板，大致呈矩形，我想要宽度和高度。每块石头都在闪光灯的相同位置拍摄，因此条件非常可控。棘手的部分是石头有时在其表面上有图案（通常大理石上有涟漪和条纹），有时几乎是黑色的，与阴影混合在一起。我试着简单地从背景的参考图像中减去每个图像，但是在照明以及辊子和机器的小部分位置上有足够小的变化，输出实际上是嘈杂的。我打算接下来尝试的方法是使

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如何训练单个对象识别？

我正在考虑做一个小项目，涉及使用某种机器学习来识别简单的二维对象。我认为每个网络致力于只识别一种类型的对象会更好。所以这里是我的两个问题：我应该使用什么样的网络？我能想到的这两种方法可能是简单的前馈网络和Hopfield网络。由于我也想知道输入看起来像多少目标，Hopfield网可能不适合。如果我使用某些需要监督学习的东西，而我只希望一个输出单元指示输入看起来像目标的多少，那么我应该在训练过程

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使用深度信息的物体识别算法的建议

我最近实施了一种识别软件，遵循this paper中描述的技术。但是，我的数据集还包含使用OpenNI进行深度图。我想使用深度信息提高识别器的健壮性。我关于在提取VFH描述符（我为此任务调整了OpenCV DescriptorExtractor接口）之后训练1-vs-all SVMs计算弓形反应直方图。但重点是：我如何结合这两件事情来获得更精确的结果？有人可以为我提供一个策略吗？ P.s.我非常

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评估兴趣点检测器时需要考虑的标准

我想为某些类型的对象的图像评估不同的兴趣点检测器，如FAST，MSER，DOH和DOG。作为第一个标准，我提出了在照明或比例等特定条件下的可重复性。我认为看到一个点周围的哪个区域有利于选择作为兴趣点也很有趣。这种评估有哪些更多的标准需要考虑？

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对象模式训练与识别（基于图像）

是否有任何用于对象模式训练和识别的c/C++库？我需要实现的功能和功能类似于谷歌护目镜（http://www.google.com/mobile/goggles/#text）确实

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图像中的细粒度车辆分类？（例如品牌，型号等）

对于很多汽车爱好者来说，很容易识别车型，型号，内饰等级，有时甚至是一年的车型。虽然这对于人类来说是一项可管理的任务（考虑到一些培训数据，激情和经验），但我对这个问题的最先进的计算机视觉方法感到好奇。有很多算法能够识别“这是/不是汽车”。但是，我想要确定汽车的品牌，型号和可能的修饰级别，这些汽车是从过去20 - 30年内量产的所有汽车中选择的。为了使这个更具体，我在寻找库，算法或研究成果的问题是

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在小图像上改善SURF的性能

SURF I在网上遇到的每个实现似乎在从小图像（例如100x100或更小）中提取有用的兴趣点方面特别不利。我已经尝试了许多方法： 1）使用各种粗化算法（从简单的一个像最近邻居到更先进的 - 基本上每升频ImageMagick的提供），以增加分析前小图像的大小。 2）其他图像处理调整功能可以显示图像中的特征，如对比度增强以及在计算积分图像时使用不同的RGB权重。 3）（重新）压缩，假设压缩伪影将主

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从视频中提取关键帧，用于对某些查询进行视频评分

我在计算机视觉项目上工作，我们需要根据包含的某些对象，动物或由查询定义的内容来评分视频。但是为了这个任务，我们首先旨在从视频中检索一些关键帧来处理。你知道任何方式来做提取？我在这个问题上很新手。

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使用OpenCV查找形状Haar级联分类器

我正在寻找某些雷达数据中的抛物线。我正在使用OpenCV Haar级联分类器。我的正面图像是20x20 PNG，其中所有像素都是黑色的，除了那些描绘抛物线形状的图像 - 每个正像的一个抛物线。我的问题是这样的：这些积极的东西是否会训练一个分类器来寻找带有抛物线的黑盒子，还是会训练一个分类器来寻找抛物线形状？我应该为我的积极图像添加一层中等价值的噪声，还是应该不切实际地清晰和高对比度？以下是原

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与Android物体识别使用OpenCV库

可能重复： Where do I start learning about image processing and object recognition? Is there any best way for implemeting Object Recognition in android? 我尝试使用OpenCV的库来实现我的项目目标识别（面部跟踪），但我在我的设备上运行此应用程序时，open