我在文件夹结构中有数千个 jpeg。这些图像是我车道的 2560 x 1440 快照，每 60 秒拍摄和存储一次。
我想创建一个程序，可以通过分析图像来检测我或我的妻子在那个特定时间是否在家。我有一辆红色的车，她有一辆亮黄色的车。所以一个简单的颜色阈值可能就足够了。另一个明显的区别是我们都有自己的停车位，从不停车。此外，其他人不使用车道（如果他们这样做，我不介意误报）。一个小问题是相机在黑暗中切换到黑/白（但这可能是停车位而不是颜色可能派上用场的时候）。
所以我希望我可以使用ML.Net并用一些手工注释的图像训练一个模型，在其中我用数据标记图像，无论我在车道上看到我还是她的汽车。我正在考虑为白天标注 100 到几百张图像，为夜间标注另一组图像，并将所有这些图像提供给 ML.Net 进行训练，然后分析几百张图像，我可以在其中手动检查结果并纠正任何错误，然后创建一种反馈循环来训练数百张图像。
训练完成后，我想分析当前存储的所有图像以及每个新图像，以生成一些关于我（或我妻子）何时在家、何时外出等的数据。
我的问题是（这可能是问题被关闭为“太宽泛”之类的原因）：我不知道如何做到这一点。我看过很棒的教程，它们都让它看起来像儿戏，但是当我尝试在 C#（我选择的语言）中执行此操作并寻找ML.Net Howto时，我似乎找不到任何对我有帮助的东西方向。
例如：使用不在文本文件中的数据训练机器学习模型。我是一个称职的程序员，所以创建 CSV 文件/数据库/任何有1.jpg -> rob home, wife not home数据的东西都是小菜一碟。但是“如何做”并没有解释如何将图像输入 ML.Net，我也找不到任何可以做的事情。最可能的原因是我是 ML(.Net) 的新手，并且可能我太固执而无法放弃尝试在 C# 中完成此任务，但可用的信息虽然听起来很奇怪，但也很稀缺。可用的信息通常会让我陷入一些兔子洞，但在太久之后才发现这不是我想要的，或者我找不到任何暗示我朝着正确方向前进的东西。
长话短说；tl;博士：
我如何将图像输入 ML.Net，我如何告诉 ML.Net 我/她的汽车在任何给定图像（训练）的车道上，以及如何让 ML.Net告诉我它是否认为我在/ 对于给定的图像，我的妻子是否在家？或者这不可能（目前）？我不是在寻找完整的代码，而是在寻找指针、提示、链接、教程、示例或任何可以帮助我朝着正确方向前进的东西。