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有哪些快速且可靠的方法来提取有关图像的信息?我一直在修补 OpenCV,这似乎是迄今为止最好的路线,而且它有 Python 绑定。

所以更具体地说,我想确定我能对图像中的内容做些什么。因此,例如,哈尔人脸检测和全身检测分类器非常棒——现在我可以判断图像中很可能有人脸和/或人,以及有多少人。

好吧 - 还有什么 - 是否有任何建筑物,如果有,它们看起来是什么 - 小屋,办公楼等?是否有可见的天空、草、树等。

从我所读到的关于训练分类器来检测物体的内容来看,这似乎是一个相当费力的过程,需要 10,000 个左右的错误图像和 5,000 个左右的正确样本来训练分类器。

我希望周围已经有一些像样的东西,而不是必须自己为一堆不同的对象做这件事——或者还有其他方法可以做这种事情吗?

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如果不进一步澄清您正在分析的图像类型和目的,您的问题很难回答。

帖子的语气似乎您对修补感兴趣-很好。如果您想修改,一个示例应用程序可能是使用小波分析的虹膜识别。您也可以尝试运动跟踪;我已经使用示例项目在 OpenCV 中完成了这项工作,这很有趣。您可以尝试进行图像分割以进行场景分析;拍摄户外照片并根据纹理和/或颜色分割图像。

你的训练集必须有多大没有硬性数字。它高度依赖于应用程序。几百张图片可能就足够了。

于 2010-06-08T02:31:38.370 回答