我正在为视障人士开展一个项目，将视觉世界转化为音频。
我们更愿意创建一个不需要互联网连接的原型。所以我们选择使用OpenCV。阅读（很多）教程和文档后，我们能够训练OpenCV识别特定对象。 例如：我们训练OpenCV识别某个椅子和一扇门。这很好。
但是，我们也尝试在＃34;泛型＆＃34;上训练OpenCV。水平。应该可以识别（几乎）所有椅子。我们通过训练OpenCV并使用了很多正面和负面图像来实现这一点，如下所述：http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html
实际结果并非我们的预期 - 他无法识别任何主席 - 。我知道，有很多不同的参数需要考虑（也许我们做错了），我们进行了很多实验。但是我们的时间（不幸的是我们对opencv的了解）是有限的。
我们正在寻找有关如何训练opencv识别通用对象的一些建议。 我们从哪里开始？ opencv是否适合这样做？
感谢您的时间！
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Open CV是要使用的库。但是对象识别很棘手。通常当人们说他们正在做＆＃34;对象识别＆＃34;他们不是，他们正在处理一个图像，或者最多是一系列相关的图像，分成对象和背景。
识别＆＃34;椅子＆＃34; - 从扶手椅到餐椅到宝座的一切 - 几乎是不可能的。我至少想要立体图像，以便有机会检测平面。我不怀疑，通过大量的工作，你可以获得相当不错的成绩，也许只是认识到餐椅式的椅子，但是它的熟练工作，不仅仅是喂养一个几个参数到分层分类器。