问题标签 [object-recognition]

首先，对不起我糟糕的英语。

我正计划为android移动平台构建一个增强现实应用程序，主要功能是用户能够拍摄商店并且应用程序能够识别他正在拍摄的商店。我不知道最好的选择是否是使用现有的图像识别 api，但我认为它会更具体。也许拥有一组图像会有所帮助。

我的计划是建立一个包含商店位置的数据库，并使用众多工具之一进行图像识别，并在我的数据库中搜索到同一位置。但我发现所有搜索引擎图片（kooba、iqengines 等）都不是免费的，而且价格也不便宜。可以使用有限目录的工具也是如此，例如购物中心中的商店图像并发送智能手机（Android或iPhone）的照片。

有人可以帮我开始吗？

我正在尝试使用 opencv 编写一个程序来计算从网络摄像头到一英寸白色球体的距离。我觉得这应该很容易，但无论出于何种原因，我都在画一个空白。感谢您提前提供帮助。

您对使用 MATLAB 实现 2D 对象识别有任何想法吗？对象的哪些特征可以提供给神经网络？

我最近开始在图像处理领域研究一个小型爱好者程序，我是图像处理的菜鸟，但我正在尝试至少弄清楚它的某些方面。

我想要做的是通过颜色（最好在实时视频馈送中）将图像中的对象分开，然后识别它们的颜色。

我阅读了一些关于 OpenCV 以及一些不同算法的信息。我什至开始使用 canny 算法，但我不确定这是我应该从我的需要开始的算法，因为它可以检测物体的边缘，而不管它们的颜色如何。

即使这是我应该使用的算法，识别它为我标记的对象颜色的最佳方法是什么？

我希望我说得够清楚。

非常感谢！

我花了几天时间搜索这个主题，发现了一些不错的文章，但它们都在讨论理论，我必须使用 MATLAB 来实现它。从 Caltec 101 数据集中挑选指定的对象。我知道要达到这个目标有很多方法，使用对象几何特征、模板匹配和其他方法。是否有任何教程可以在 MATLAB 中实现其中一种方法？

*我可以选择其他数据集，不强制使用 Caltec 101

Caltec 101：

另一个数据集

我正在学习 OpenCV 的基础知识，我认为一个好的项目会帮助我让学习变得更有趣。在思考了一些想法后，我想出了一些材料识别项目。比方说，我给自己买了一个传送带，它正在运输用于生产某些产品的材料（这个产品并不重要，但是）。有 3 种材料，照明条件会有所不同（早上到下午使用自然光，晚上使用灯泡）。那将是问题描述。

我在考虑使用容易获得的沙子、木头和岩石。并将它们放在塑料表面上。拍照后，我将应用一些直方图来获取颜色，并使用这种颜色来识别材料。但是，由于闪电条件会随着时间而变化，所以当我拍摄这张照片并应用直方图时，颜色会发生变化，并且无法正确识别材料。我想，如果我用沙子和灰尘怎么办，它们的颜色非常相似，但质地不同，有什么可以帮助我的吗？

我只是想要一些想法，也许该领域的一些专家可以指导我。

我需要创建一个应用程序来从连接到计算机的网络摄像头或摄像头获取输入并检测某些 3d 对象。

我可以从 .3ds 文件或其他文件中执行此操作吗？我不太确定。

我很确定使用 flash as3 是可能的吗？我一直在研究 openCV，但我找不到任何这类事情的例子。

任何帮助都会很棒，如果您有任何进一步的问题需要了解更多。请问。

谢谢

坦率

编辑：哦，我需要这是一个基于网络的解决方案。所以我在想python，AS3 类似的东西。

如果您帮助我使用关键点创建简单对象的特征向量，我将不胜感激。目前，我使用 ETH-80 数据集，对象的背景几乎是蓝色，图片是从不同的视图中拍摄的。像这样：

在创建一个特征向量之后，我想用这个向量训练一个神经网络，并使用这个神经网络来识别一个对象的输入图像。我不想让它变得复杂，输入图像将像训练图像一样简单。我之前问过类似的问题，有人建议使用 20x20 关键点邻域的平均值。我试过了，由于图像的不同视图，它似乎不适用于 ETH-80 图像。这就是我问另一个问题的原因。

假设我们在路上有一个高摄像头。

可以说它是一个数据流。

我们可以用什么来制作一个软件来识别正在穿过车道的汽车。

假设有一条实线，我们想要检测穿过实线的汽车。

我正在寻找有助于以这种方式实现这个想法的包，但是如果你有不同的方法，它仍然可以接受想法。

• 逐图解析视频流。
• 识别汽车和车道。
• 认清白线在哪里（包括以前的知识）
• 数车
• 找到正在横穿车道的汽车
• 找到穿过实线的汽车。

对于简单的情况，如果汽车越过车道，即实线，即您看不到两侧的实线，则没有越过实线。

视频中的每张图片都是无国籍的。（可以算汽车更多）。

下一阶段是识别汽车并尝试计算每辆车一次。

我知道一些编程语言。并且代码是用于开源的，所以我不会买任何包。

什么是轮廓矩？有人可以用简单的非数学术语来解释这一点吗？可能举个例子？官方的解释是“对轮廓中的所有像素进行积分”。我不知道什么集成。还有轮廓矩可以用来做什么？