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我想做的是一个简单应用程序的图像识别：

  1. 给定图像（500 x 500）像素（1 色背景）
  2. 图像将只有 (50x50) 像素的 1 个几何图形（三角形或正方形或 smaleyface :)）。
  3. python会做图形的识别并显示几何图形是什么。

任何链接？任何提示？任何API？谢谢 :)

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一个典型的python 工具链是：

至于区分形状，我会通过查看背景的形状来获得它的轮廓。然后我会使用角检测算法（例如哈里斯）检测角的数量。三角形有 3 个角，正方形有 4 个，笑脸没有。这是使用 Scipy 进行 Harris 角点检测的 python实现。

编辑：

正如您在评论中提到的那样，博客文章没有提供产生算法所需的高斯核的函数。这是Scipy Cookbook中的此类函数的示例（顺便说一句，资源很棒）：

def gauss_kern(size, sizey=None):
    """ Returns a normalized 2D gauss kernel array for convolutions """
        size = int(size)
        if not sizey:
            sizey = size
        else:
            sizey = int(sizey)
        x, y = mgrid[-size:size+1, -sizey:sizey+1]
        g = exp(-(x**2/float(size)+y**2/float(sizey)))
        return g / g.sum()
于 2009-10-21T22:50:48.993 回答
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OpenCV有 blob 分析工具，它会为您提供有关形状的指标，您可以为您最喜欢的模式识别算法提供这些指标 :) 例如。当圆形的比率约为 0.78 时，矩形的面积/（高 * 宽）比率为 1.0。

于 2009-10-21T21:30:01.733 回答
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你点的几何图形是50x50 px。如果几何图形的大小和方向是固定的，那么您就有一个经典的模板匹配问题，适用于相关方法。您可以将模板匹配应用于原始图像或边界检测输出。

否则，如果大小（比例）和/或方向是任意的，则可以应用傅立叶描述符。这些描述符是旋转和尺度不变量。

所有这些方法都可以使用 OpenCV、NumPy 或 SciPy 进行编码。

于 2009-11-06T17:37:36.467 回答
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如果您知道数据的状态空间，则可以使用主成分分析。使用 PCA，所有对象都必须摆好姿势（在屏幕中央）。PCA 不会进行检测，但它将对象分成独特的层，您可以在其中识别为三角形等。另请注意：这不是缩放或旋转不变的。

[我不记得这种技术叫什么，但它类似于邮局如何手写rec]如果您只能处理非弯曲的curvfaces，您可以进行边缘检测，然后在交叉点进行采样以获得近似值相似。

于 2009-10-21T21:18:17.593 回答