我想知道使用什么算法来获取图像并获取图像和过程中存在的对象(提供有关信息)。而且,这是怎么做到的?
答案 0 :(得分:1)
我同意Sid Farkus,这个问题没有简单的答案。
也许您可以通过查看Open Computer Vision Library开始。 object detection上有一个Wiki页面,其中包含How-To和论文的链接。
您可以找到其他示例和方法(即算法);算法很可能因应用而异(即取决于您实际想要检测的内容)。
答案 1 :(得分:1)
有许多方法可以进行对象检测,但它仍然是一个未解决的问题。
你可以从template matching开始,这可能是最简单的解决方法,包括在新图像(IB)上使用已知图像(IA)进行卷积。这是一个相当简单的想法,因为它就像在信号上应用过滤器一样,过滤器会在找到对象时在图像中生成最大点,如视频中所示。但是这种技术有几个缺点,不能处理比例或旋转的变体,所以它没有真正的应用。
此外,您还可以找到另一个更强大的特征匹配选项,其中包括创建具有不同对象的SIFT,SURF或ORB等功能的数据集,您可以通过它训练SVM识别对象
您还可以检查可变形零件模型。然而,最先进的物体检测基于深度学习,例如更快的R-CNN,Alexnet,它学习将用于检测/识别物体的特征
答案 2 :(得分:-5)
这不是一个值得回答的问题,但对于大多数计算机视觉应用来说,一个很好的起点是Hough Transform