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我正在开发一个项目，该项目在 Android 平台上捕获图像后识别对象。为此，我提取了样本图像的特征，例如紧实度、矩形度、伸长率、偏心率、圆度、球形度、叶状度和 hu 矩。之后，随机树被用作分类器。由于我使用从 Google 收集的非高分辨率图片来创建我的分类器，因此在裁剪图像时，捕获的 1280x720 大小的图像会给出 19/20 的正确结果。

但是，当我拍摄大尺寸的图像（例如大约 5 兆像素）并对其进行裁剪以进行识别时，获得的正确结果的数量会急剧减少。

我是否需要提取高分辨率图像的特征并对其进行训练，以便在捕获高分辨率图片时获得准确的结果？有没有办法调整与图像分辨率相关的提取特征？

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一些特征描述符对缩放很敏感。其他的，如SIFT和SURF，则不是。如果您希望图像的分辨率（或比例）发生变化，最好使用比例不变的特征描述符。

如果您使用非尺度不变的特征描述符，您仍然可以通过标准化图像的分辨率来获得不错的结果。尝试将 5 兆像素的图像缩放到 1280x720 —— 分类结果会改善吗？

于 2013-05-23T05:35:30.743 回答