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我刚刚开始使用 OpenCV，我正计划构建一个具有计算机视觉的机器人。我希望让这个机器人能够识别对象类别以及单个实例。从某种意义上说，一般类具有类似于 Haar 的功能，而特定实例则具有 BIGG 功能。我本质上是想做这样的事情： http ://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o 在视频中，使用了 kinect，但我只会使用一个相机。如果您观看视频，您会看到 kinect 显示一个对象，并在几秒钟后学会识别新对象。这基本上就是我想要做的；我不想一次创建数千个模板并训练软件，而是想让这个过程成为一个半手动的过程，让机器人一次学习一个对象。我对学习对象的类型没有限制，一切都是公平的游戏。

因为我正在处理大量可能会被训练的对象，所以我担心性能问题。如果我训练了 10,000 个对象，我会想象我的笔记本电脑可能会因某些算法而窒息。我目前对文档中的所有不同技术感到不知所措，而且我不知道使用什么。

你们将如何解决这个问题？

谢谢

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以下是您提出的问题（无论您是否意识到）：

  • 物体检测
  • 对象分类
  • 物体识别
  • 分割
  • 正常化
  • 机器学习

每个都是一个完整的主题，对于您的需求没有“正确”的答案。您需要试验并找到适合您的问题领域的神奇算法组合。

此外，kinect 有一个普通相机没有的优势，那就是深度。普通的旧 2D 识别非常困难。

然而，本着给出有用答案的精神，请查看 Nicolas Pinto 的 V1 算法，它模拟了人类的对象检测能力。

http://pinto.scripts.mit.edu/Code/Code

于 2011-09-30T22:12:00.100 回答