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给定两个不同的图像文件（以我选择的任何格式），我需要编写一个程序来预测一个是否是另一个的非法副本的机会。副本的作者可能会做一些事情，比如旋转、制作负片或添加琐碎的细节（以及更改图像的尺寸）。

你知道做这种工作的任何算法吗？

我希望能够将从网络摄像头拍摄的图像与存储在我计算机上的图像进行比较。

该库不需要百分百准确，因为它不会用于任何关键任务（例如警察调查），我只想要可以使用的东西。

我已经尝试了CodeProject的图像识别演示项目，它仅适用于小图像/当我比较完全相同的 120x90 像素图像时根本不起作用（这未被归类为 OK :P）。

图像识别之前有没有成功过？

如果是这样，您能否提供指向我可以在 C# 或 VB.NET 中使用的库的链接？

拍摄对象的图像（在这种情况下是预定义的对象）并开发一种算法以从具有不同复杂性背景的照片中仅剪切该对象是多么困难。

除此之外，照片的对象（比如房子、汽车、狗——但总是一种类型）需要转换为 3d 渲染。我知道有可用的 3d 渲染引擎（收费、免费或带有某些条款），但要使其工作，需要以各种方式测量对象（主体）——例如，如果这是一个人，我们需要测量身高、肩膀的曲率、脸的半径、每个手指的长度等。

解决这个问题的可行性是多少？有人知道这个研究领域有什么好的链接吗？我已经看到了这个问题的开源解决方案，这让我想到了在跟踪对象以将其裁剪出来的同时测量对象是否容易。

谢谢

本质上我想拍一张 2d 图像（典型图像：这比包含多个对象的复杂照片更容易，等等）

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但实际上我想把它变成一个 3d 图像，所以我想做的不是构建一个 3d 渲染/建模引擎吗？

此外，我提供的链接进入 3ds max，设置了一些属性，并进行了渲染。

有谁知道用于拍摄图像并对其执行图像识别的 c++ 库，以便它可以根据给定的字体和/或字体高度找到字母？即使是不允许您选择字体的字体也会很好（例如：readLetters(Image image)。

我希望我的应用程序在以黑白图像文件形式存在的表单中填写单个字段。表单总是以相同的纸质版本开始，但是当我的应用程序从我的用户那里获得它时，它可能已经被扫描或传真了不止一次。因此，我需要的字段不在每个文件中的相同位置。

我的用户并不总是从我这里得到空白表单，因此我无法打印以后可以识别的标记或占位符。

原来的空白表格上有文字，但因为可能是传真过来的，所以我只有 200 dpi 的分辨率。文本总是足够大，可供人类阅读，但我对 OCR 持怀疑态度。

我有一些预算，所以我不需要免费的解决方案……让我们说 2000 美元。

也就是说，我正在考虑

1. 获取 OCR 解决方案以在我需要的字段上查找文本标签。我认为我没有资源或专业知识来自己动手。我不需要完美的识别，因为我已经知道文字说了什么。但我确实需要知道 X 坐标和 Y 坐标。有没有这样的软件？还是编程比我想象的要容易？

2. 构建或购买软件来识别表格的边缘。从那里，我可以得到我需要的字段的相对位置。我在想我的扫描仪软件在小文档图像周围放置的虚线。这是一个已知的算法还是有可用的解决方案？

3. 识别我需要的领域的其他方式。尝试使用 google 表单填写软件给了我数百个匹配的 web 表单、pdf 表单等，这些都不能满足我的需要。

我对语言不挑剔。我的应用程序在 Linux 上运行，但如果最好的解决方案是 Microsoft，我可能会成功。

我很感激你的想法。

我正在寻找一个用于在提供的位图中进行圆圈识别的 Java 库。我的 Java 知识太基础，无法实现，例如。霍夫变换有效（Java新手）。

谢谢！

我正在尝试检测图像中的线段。

据我所知，霍夫算法检测线而不是线段。

有谁知道我会怎么做，或者任何适合这个的图书馆？

我的情况是，我正在尝试从照片中检测星迹（出于这些目的，它们都是笔直的），以便我可以将它们还原为点。

如果它很重要，我正在尝试在 C# 中实现它

有任何想法吗？

我想知道.Net中是否有任何称职的图像识别库（最好是开源的）？我有一个批量扫描页面和文档的应用程序。为了将一个文档与另一个文档分开（因为这些文档可能有多个页面），我计划要求用户放置一个页面，上面有一个北极熊图像来分隔文档。所以我的应用程序会进行所有的扫描，检查页面是否包含北极熊，如果是，则将其称为第一个文档的结尾。

我知道 OCR，应用程序将在其中识别文本，但图像中的等价物呢？

与我之前的问题相关，是否有一些现实的机会通过计算机视觉算法从谷歌街景图片中提取监控摄像头位置？我不是这方面的专家。但它应该比人脸检测等更容易。

我正在寻找一些可以让我识别白色背景上的黑点的库。最好在C或objective-c中。

另外，我可以在搜索此类算法时使用哪些关键字？我找到了很多关于图像识别的东西，但没有一个与我正在寻找的东西相似。

谢谢！