我很好奇是否有可能计算一张照片中的东西数量，让我们说一下鸭子的数量，首先拍摄一张样本照片，然后在单独的照片中查看匹配的位置。所以为了澄清，我们将有2张图片（一张图片有一只鸭子，一张图片有4只鸭子，为了参数），程序会看到它可以在4张鸭子图片中叠加一张图片鸭子图片 - 从而计算图片中有多少只鸭子。我一直在阅读计算机视觉，我知道opencv的网站谈到使用傅立叶变换将图像分解为其幅度和相位。我希望可能将一张鸭图片的大小变成矩阵，然后将它与四张鸭图片中的一系列矩阵进行比较。
我想这将是非常困难的，看到我将不得不以某种方式告诉程序初始鸭子的形状，然后将鸭子的分解图像信息存储到矩阵中，然后将其与从矩阵中分解的矩阵进行比较。其他图片。有什么想法/建议吗？我认为这将是一次很好的学习经历，因为我是一名电气工程专业的学生，上学期我学过傅立叶变换，DFT等等 - 实际应用它们真的很酷。
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您所说的是对象识别 - 计算机视觉中的一个基本问题。你的主要想法 - 拍摄物体的照片，从中获取一些特征，然后在其他图像上找到相同的特征集 - 是正确的。然而，逐像素比较（无论在时间或频域中）是非常容易出错的并且通常给出差的结果。在大多数情况下，更高级别的功能可以提供更好的结果。
要开始使用，请查看OpenCV中的Cascade Classifier，它使用类似Haar的功能（具有特定灰度级的小矩形）。它最为人所知的是面部检测和识别，但也可以训练其他物体。
您可能也会对SURF方法感兴趣，该方法会搜索具有相似特征的点，甚至是AAMs，这些方法会尝试对对象的形状和外观进行建模。