我的目标是让一个拥有手机的人在我们的大学校园里拍摄当地地标（建筑物或其他地方（如凉亭，雕像等））的图片，并能够识别地标和告诉他们这是什么。
例如，他们四处走动，他们看到一个带金属圆顶的大楼。他们不知道它是什么，但它看起来很有趣，所以他们拍了一张照片，应用程序告诉他们这是篮球中心（以及其他相关信息）。
我在这个特定领域的知识有限，这使我想到使用神经网络并训练程序来识别特定的地方。如果是这种情况，请同时给我这个选项的资源，因为我对NN的了解程度是，如果他们接受过培训，他们可以用来识别事物。 ：）
我知道OpenCV库，但由于我不是C开发人员，我想知道在开始之前我是否需要走这条路。我主要是在Java工作，但我不反对弄脏我的手。
谢谢！
答案 0 :(得分：3)
这是对原始问题的回应。 最好的资源是O'Reilly的书Learning OpenCV
您可以免费阅读Google图书上的内容，并使用C和OpenCV。您可以使用python或Java来适应您的工作。
OpenCV库包括haar培训和样本程序，用于培训面部/文本识别。在那之后，你基本上必须解决问题。 我偶然发现的另一个有用的资源是英特尔的reference manual OpenCV。 祝你好运！
答案 1 :(得分：2)
使用你的第二种方法更容易，因为你知道从GPS坐标到哪里，你知道你面临的方式（因为大多数移动设备都有一个集成的罗盘和加速度计）。这已被几个增强现实浏览器使用 - 如果你使用Android，你可能想看看“Layar”......
更加用户友好的方式是通过摄影，因为不是每部手机都有GPS，他们总是需要先打开它......
首先，您需要获得建筑物最显着的结构和特征。 OpenCV有一些方法。特征提取是图像处理中的一个重要课题。你应该在图像上提取边缘，采用突出的特征/点，并将它们与你所有建筑物的特征数据库进行比较。
你可以使用神经网络进行训练，但你仍然需要很多参考图片来提取数据以获得学习过程。
（为了与其他对象的整个数据库进行比较，您甚至可能需要查看服务器端计算，而不是在手机上完成所有这些操作）
希望有帮助...
答案 2 :(得分：2)
对于计算机视觉经验很少的人来说，这是一项计算机视觉任务非常困难 - 10年前，这是一个完全未解决的问题。但是为了让你开始：
神经网络（或者恰当地，具有反向传播式训练的NN）相当古老，不再是选择的方法。随机森林很受欢迎，主要是因为它们非常灵活，相当容易实施，并且平均而言其他分类方法的平均性能并不差。 Criminisi等2011是标准论文。 http://research.microsoft.com/pubs/155552/decisionForests_MSR_TR_2011_114.pdf
上次我检查了文献（几年前的现在），似乎有两个很好的图像特征首选。 SIFT或稀疏的Haar小波。
看看Criminisi等人2008（http://research.microsoft.com/pubs/72423/Criminisi_bmvc2008.pdf）对随机森林和基于Haar小波的物体识别系统的看法。
Fergus等人的另一种方法。 2007年，（http://cs.nyu.edu/~fergus/papers/fergus_ijcv.pdf）使用贝叶斯网络捆绑在一起的简单图像补丁模型。
OpenCV可能是开始查找现有代码的好地方。 Matlab还声称对这些任务有很好的支持。