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我正在开展一个项目，该项目必须检测车辆并根据它们的形状（皮卡、Muv、轿车等）对其进行分类。
这是我的小项目，我需要在一个月内提交（显然时间不多了）
我很困惑我应该使用图像还是视频作为输入。

  • 如果 Image->then 任何人都可以建议我一些具有 2 组每个图像的数据集（1.vehice+background，2.only 背景），以便背景减法更容易。
  • 如果 Video->then 告诉我应该从哪里开始，以便我能够分割移动的汽车并从中提取特征进行训练。


使用“高斯混合”后得到的框架包含的车辆不是完全白色/分段的（考虑到其余部分是黑色的），所以我不能将它们的形状用作特征。任何人都可以为此提出一些好的方法以及我需要学习什么才能完成这个项目。
任何感兴趣的帖子都会有很大帮助，
在此先感谢。

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此处讨论的静态图像已经存在类似问题：对象（汽车）检测和分割此外，本文还提供了所使用的低级视觉特征的好主意：http: //people.csail.mit.edu/xiaoxuma/proj /vehi_reco/MaGrimson_ICCV05_VehicleReco.pdf

对于数据集：http ://cogcomp.cs.illinois.edu/Data/Car/和http://lear.inrialpes.fr/people/marszalek/data/ig02/

对于视频部分 - 我想人们可以获得同一辆车的不同视图，因此可以获得更好的汽车分类。对于单目相机，您有http://www-users.cs.umn.edu/~martin/papers/its_trans.pdf。因此，重要的是要提到场景和相机的参数是什么（静态单目多视图等），以更好地定义您的问题。

祝你好运！

于 2013-10-31T17:29:23.143 回答