问题标签 [computer-vision]
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image-processing - 如何识别我在视频帧中检测到的对象是人还是汽车
我在检测图像或视频帧中的对象时遇到问题。
我有一个任务是检测一些人或东西进入网络摄像头的视线，然后我的系统会报警。
下一步是识别对象是哪种东西，在这个阶段我知道使用霍夫变换来检测线、圆甚至矩形。但是当一个人进入镜头时，人的轮廓比直线、圆形和矩形更复杂。我如何识别对象是人而不是汽车。
我需要帮助才能知道这一点。提前致谢
image-processing - 如何删除背景图像并获取前图像
有两个图像
alt text http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/1001211535bd7a644e95187acd.jpg alt text http://bbs.shoucangshidai.com/attachments/month_1001/10012115357cfe13c148d3d8da.jpg 一个是背景图片另一个是一个人的照片相同的背景，相同的大小，我想要做的是删除第二张图片的背景并仅提取此人的个人资料。常见的方法是从第二张图像中减去第一张图像，但我的问题是人穿的颜色是否与背景相似。减法的结果很糟糕。我无法获得整个人的个人资料。谁有好的想法删除背景给我一些建议。先感谢您。
image-processing - 谁给我推荐了一个专业的计算机视觉网站，这样我就可以在里面提问
谁向我推荐了一个专业的计算机视觉网站，以便我可以在其中提问。多谢
machine-learning - 检测图像中的对象，他们是如何做到的。我觉得难以置信
替代文字 http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/person_06.jpg 替代文字 http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples /dog_08.jpg 替代文本 http://pascallin.ecs.soton.ac.uk/challenges/VOC/voc2007/examples/sheep_07.jpg
这张图片是从一个网站下载的，团队这样展示他们的研究结果。我想知道他们是怎么做到的，有人知道告诉我，我会很感激的。谢谢你
c# - 图像焦点计算
我正在尝试为一些测试自动化工作开发图像聚焦算法。我选择使用 AForge.net，因为它看起来是一个成熟的、对 .net 友好的系统。
不幸的是，我似乎无法找到有关从头开始构建自动对焦算法的信息，因此我已尽我所能：
拍照。应用 sobel 边缘检测滤波器，生成灰度边缘轮廓。生成直方图并保存标准开发。将相机移近拍摄对象并拍摄另一张照片。如果标准开发比以前的开发更小，我们就会更加关注。否则，我们已经超过了拍照的最佳距离。
有没有更好的办法？
更新：顺便说一句，这方面存在巨大缺陷。当我越过最佳焦点时，我的“焦点图像”价值会继续增长。你会期望一个看距离/焦点值的抛物线函数，但实际上你得到的东西更对数
更新 2：好的，所以我回到了这个，我们正在探索的当前方法给出了一些已知的边缘（好的，所以我确切地知道图片中的对象是什么），我进行了手动像素强度比较。随着结果图变得越来越陡峭，我的注意力也越来越集中。一旦核心算法从 matlab 移植到 c# 中，我将发布代码（是的，matlab .. :S）
更新 3：是的，最终更新。又回到了这个。最终代码如下所示：
第1步：从图像列表中获取图像（我通过焦点拍了一百张照片）
第 2 步：为我正在聚焦的对象找到一个边缘（在我的情况下，它是一个始终在同一个位置的矩形对象，所以我裁剪了一个边缘的 HIGH 和 NARROW 矩形）
第 3 步：获取该裁剪图像的 HorizontalIntensityStatistics（Aforge.net 类）。
第 4 步：获取直方图（在我的情况下为灰色）
第 5 步：求直方图值的导数
第6步：当你的斜率最大时，就是你在最集中的时候。
c++ - 如何确定与视频中物体的距离？
我有一个从移动车辆前面录制的视频文件。我将使用 OpenCV 进行对象检测和识别，但我被困在一个方面。如何确定与已识别物体的距离。
我可以知道我当前的速度和真实世界的 GPS 位置，但仅此而已。我无法对我正在跟踪的对象做出任何假设。我打算用它来跟踪和跟踪对象而不与它们发生碰撞。理想情况下，我想使用这些数据来导出对象的真实位置，如果我可以确定相机到对象的距离，我就可以做到这一点。
image - 使用什么算法从图像中获取对象
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？
c++ - C++ 中的连接组件标签
我需要在 C++ 应用程序中的图像上使用连接组件标记算法。我可以自己实现它，但我试图使用 Boost 的union-find/disjoint sets实现，因为它在union-find wiki 文章中提到过。
我不知道如何创建 disjoint_sets 对象，以便它可以处理我拥有的图像数据（无符号短裤）。我错过了什么？Boost 文档中的示例对我来说没有任何意义。当我有图像时，我是否需要这些示例中所有额外的 Graph mumbo-jumbo？或者，是否已经有 OpenCV 连接组件标签实现。目前我们正在使用 OpenCV 1.1pre1 和 Boost 1.37。
c - 在应用 OpenCV 的 Viola-Jones 方法进行人脸检测之前，我应该考虑哪些预处理图像技术？
我正在学校从事一个关于人脸检测的项目，该项目基于 Viola 和 Jones 2001/2004 描述的技术。
我读过 OpenCV 有这个算法的实现，而且效果很好。
我想知道在测试人脸是否存在（例如直方图均衡）之前，您对图像应用哪些技术（预处理）有任何建议？