问题标签 [object-detection]

我正在做一个项目，我必须在移动环境中“实时”检测场景中的已知图片（这意味着我正在使用智能手机相机捕获帧并将帧大小调整为 150x225）。图片本身可能相当复杂。现在，我平均在 1.2 秒内处理每一帧（使用 OpenCV）。我正在寻找改善此处理时间和全局准确性的方法。我目前的实施工作如下：

1. 捕获帧
2. 将其转换为灰度
3. 使用 ORB 检测关键点并提取描述符
4. 匹配描述符（2NN）（对象->场景）并用比率测试过滤它们
5. 匹配描述符（2NN）（场景->对象）并用比率测试过滤它们
6. 使用 4. 和 5. 去除非对称匹配。
7. 计算匹配置信度（匹配关键点占总关键点的百分比）

我的方法可能不是正确的，但结果还可以，尽管还有很大的改进空间。我已经注意到 SURF 提取太慢了，我无法使用单应性（它可能与 ORB 有关）。欢迎所有建议！

基本上，我想检测一个对象，然后在视频中（逐帧）跟踪它。

我可以在第一帧上检测到它，例如 ORB 或 SIFT。但是对于接下来的帧（或者说接下来的 XX 帧），我想避免再次计算所有关键点（ORB 或 SIFT）以再次检测它。

考虑到我想在视频中实时跟踪它，我该怎么办？

有人有想法从对象中获取大小和位置吗？在具有白色像素的二值图像中检测到对象：

例如：检测到/原始

http://ivrgwww.epfl.ch/supplementary_material/RK_CVPR09/Images/segmentation/2_sal/0_12_12171.jpg http://ivrgwww.epfl.ch/supplementary_material/RK_CVPR09/Images/comparison/orig/0_12_12171.jpg

我知道CvMoments- 方法。但我不知道在这种情况下如何使用它。

顺便说一句：我怎样才能让我的面具更清楚？

我目前正在练习 javascript，目前在对象检测方面遇到了麻烦。我想创建一个对象并检测它是否存在。下面是我目前正在使用的一些示例代码。

下面的代码示例是我创建对象的方式。

我应该使用这个吗？

或这个？

我想使用matchShapes()函数在查询图像中查找对象。

假设我有一本书的模型图像，我想提取它的形状，然后尝试在另一个图像中找到这本书（它的形状）。

我用谷歌搜索了很多，但找不到任何关于如何使用matchShapes来实现这一目标的真实示例。缺乏文档。有人可以在 C++ 中做一个小例子吗？

非常感谢！（注意我知道我可以使用 SIFT/ORB 等，但我想使用 matchShapes()）

我想知道，对于像“汽车”这样的对象的 HOG 描述符是否有任何实现，而不是 MATLAB 中的 Human？

但万一，只有人类，你能引导我到那个代码，并给我这样的提示，以改进用于“汽车或摩托车等物体”的代码

我用一个程序来检测图像中的正方形。这适用于我从互联网下载的图像。但我应该做的是检测从相机拍摄的图像的正方形。首先，我从视频中提取图像，然后尝试从这些图像集中检测正方形，但代码不适用于那些提取的图像（但与其他图像配合得很好）。我应该怎么做才能完成这项任务？

这是从视频中提取的示例图像 ----->

假设我的数据库中有所有这些商业产品的标志（它们只是图像），并且我在现实世界中拍摄这些标志的照片，我怎样才能使我的程序能够在我的照片中检测到这样的标志？约束是：

例如，一名足球运动员可能穿着一件印有可口可乐标志的衬衫，而他的衬衫上到处都是皱纹，从而使标志变形。以下是它的外观示例。左边是原版，右边是变形版：

另一个例子是我拍了一张正前方街道的照片，在照片中，人行道上有一个麦当劳标志，从照片的角度来看，人行道上的这个麦当劳标志可能看起来像右边的“M”，而左侧的“M”是原始图像：

因此，鉴于这些限制，徽标在现实世界中可能会以任何方式变形，但当然，如果照片中的徽标变形到我们无法想象的程度，那就超出了范围。但是，如果有标志的原始“气味”，那应该是可能的，不是吗？

在这种情况下，如何检测照片中的徽标？我应该寻找哪些算法或方法？

我正在为 Windows Phone 使用 SLARToolkit，并且我知道该工具包如何使用标记通过相机识别对象。

但是，我希望该工具包能够识别海报中的某个图像，例如：

_{（来源：burgerbusiness.com）}

在这张海报中，我想检测该海报右上角的汉堡。我怎样才能做到这一点？此外，在 WP 中是否有更好的 AR 替代方案？

有没有人建议在图像的不同位置检测相同的对象？我已经测试了示例/教程 SURF_Homography，它只能检测对象的一次出现。我想在图像的不同位置多次检测相同的对象。