我想知道使用什么算法来获取图像并获取图像中存在的对象并处理（提供有关信息）它。还有，这是怎么做到的？
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我同意 Sid Farkus 的观点，这个问题没有简单的答案。
也许您可以通过查看Open Computer Vision Library开始。有一个关于对象检测的 Wiki 页面，其中包含指向How-To和论文的链接。
您可能会找到其他示例和方法（即算法）；算法可能因应用程序而异（即取决于您实际想要检测的内容）。
于 2010-01-28T17:12:26.793 回答
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有很多方法可以进行对象检测，但它仍然是一个悬而未决的问题。
您可以从模板匹配开始，这可能是最简单的解决方法，它包括在新图像（IB）上与已知图像（IA）进行卷积。这是一个相当简单的想法，因为它就像在信号上应用一个过滤器，当它找到对象时，过滤器将在图像中生成一个最大值点，如视频所示。但是该技术有几个缺点，不处理比例或旋转的变体，因此它没有实际应用。
您还可以找到另一个更强大的特征匹配选项，包括创建具有不同对象的 SIFT、SURF 或 ORB 等特征的数据集，您可以训练 SVM 来识别对象
您还可以检查可变形零件模型。然而，最先进的对象检测基于深度学习，例如 Faster R-CNN、Alexnet，它们学习将用于检测/识别对象的特征
于 2016-12-30T02:27:41.693 回答
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嗯，这几乎不是一个可以回答的问题，但对于大多数计算机视觉应用来说，一个很好的起点是霍夫变换
于 2010-01-28T15:25:38.770 回答