问题标签 [object-recognition]

我有一个项目，我想检测图像中的对象；我的目标是使用 HOG 功能。通过使用 OpenCV SVM 实现，我可以找到检测人的代码，并且我阅读了一些关于调整参数以检测对象而不是人的论文。不幸的是，由于几个原因，我不能这样做。首先，我可能错误地调整了参数，其次，我不是 C++ 的优秀程序员，但我必须使用 C++/OpenCV 来做这件事……在这里你可以找到用于检测人的 HOG 特征的代码使用 C++/OpenCV。

假设我想检测这张图片中的物体。现在，我将向您展示我尝试在代码中更改的内容，但对我来说没有成功。

我试图更改的代码：

我尝试getDefaultPeopleDetector()使用以下参数进行更改，但没有成功：

然后我尝试制作一个矢量，但是当我想打印结果时，它似乎是空的。

拜托，我需要帮助解决这个问题。

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我正在寻找在http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~bagon/CVspring07/files/scalable.pdf中应用 David Nister 和 Henrik Stewenius 的相同方法

在本文中，他们使用大量 SIFT 向量 (128-D) 作为分层 k-means 聚类的输入，以构建分层视觉词汇树。

有谁知道我可以用来进行这种聚类的任何好的库？

Ps：输入 SIFT 描述符的数量很高（70,000,000），我希望结果将是具有 1,000,000 个叶节点的词汇树。

非常感谢。问候。

我想开发一个应用程序，它可以识别出现在相机前面的物体（如纪念碑或其他东西）OpenCv，然后它会显示有关它的信息。

所以问题是如何识别物体（如纪念碑或其他东西）的形状或与图像进行比较OpenCV？
这样做的最佳方法是什么？

如果有某种用于对象检测和比较的示例或教程会很好。

谢谢你。

I have delphi-7 wrappers for opencv.

I have the following errors while executing certain OpenCV methods:

What is wrong or can be wrong with that?

基本上，我有很多对象可以使用 ORB 描述符在测试图像（查询图像）中识别。

我想使用 LSH 来获得更快的匹配，但我在 opencv 中找不到示例。开发了吗？如果你有不同的对象并且你想在测试图像中找到它们中的每一个，你会使用什么？

我有一张像下面这样的照片。我想在图像中找到一组圆圈（它们的位置）。在下面的示例中，应该有三个组。背景是白色的或将是白色的。

（在源图像中不会有这样的矩形。我刚刚画了显示组应该是什么样的）

有可能找到吗？

这样的图片怎么样：

没有矩形的圆：

我目前正在开展一个项目，该项目旨在识别室内家庭类型环境中的对象，并在地图上粗略地表示这些对象的位置。希望这一切都可以使用单个 Kinect 相机完成。

到目前为止，我已经设法使用 OpenCV 的 SURF 库实现了一个基本的对象识别系统。我遵循并使用了与“OpenCV 2 Computer Vision Application Programming Cookbook”中描述的类似的技术。

我现在慢慢将重点转移到这个项目的映射部分。我研究了 RGBDSLAM 作为一种创建 3D 地图并表示找到的任何对象的方法。但是，我似乎无法找到一种方法来做到这一点。我已经在http://answers.ros.org/question/37595/create-semantic-maps-using-rgbdslam-octomaps/上提出了一个关于此的问题，但到目前为止还没有运气。

我还简要研究了 GMapping 和 MonoSLAM，但我发现很难评估这些是否合适，因为我才刚刚开始学习 SLAM。

所以，任何关于这些 SLAM 技术的建议都将不胜感激！

我也对我所说的替代方案持开放态度。如果您知道任何其他创建环境语义图的方法，请随时分享！

干杯。

我有一个小型开发团队，他们的任务是在农田和/或河流环境的一系列航拍照片（来自小型无人机）中识别农场动物。

我知道这是一个开放式问题，但是任何人都可以建议从哪里开始寻找技术/包或尝试此类项目的任何其他建议吗？为此目的的图像检测和/或机器学习..

任何建议表示赞赏。

我正在通过使用 SIFT 功能在 opencv 中实现 Bag Of Words，以便对特定数据集进行分类。到目前为止，我一直在对描述符进行聚类并生成词汇表。据我所知，我必须训练 SVM ......但我有一些问题我真的很困惑。主要问题是实现背后的概念，这些是我的问题：

1-当我提取特征然后创建词汇表时，我是否应该提取所有对象（比如说 5 个对象）的特征并将它们放在一个文件中，所以我将它们全部放在一个词汇表文件中，其中包含所有字？以及稍后在进行分类时如何将它们分开？

2-如何实现SVM？我知道 openCV 中使用的函数，但如何？

3- 我可以在 MATLAB 中完成工作，我的意思是 SVM 培训的实施，但是有没有可用的代码可以指导我完成工作？我在这里看到了 Andrea Vedaldi 使用的代码，但他每次只使用一个类，另一个问题是他没有展示如何创建他在练习中使用的 .mat 文件。我能找到的所有其他实现，它们都没有使用 SVM。那么，您也可以在这一点上进行指导吗！

谢谢

我正在尝试使用 OpenCV 的 HoG API 提取特征，但是我似乎找不到允许我这样做的 API。

我想要做的是使用 HoG 从我的所有数据集（一组正负图像）中提取特征，然后训练我自己的 SVM。

我在 OpenCV 下查看了 HoG.cpp，但没有帮助。所有代码都隐藏在复杂性和迎合不同硬件的需要中（例如英特尔的 IPP）

我的问题是：

1. 是否有任何来自 OpenCV 的 API 可用于提取所有这些特征/描述符以输入到 SVM 中？如果有我如何使用它来训练我自己的 SVM ？
2. 如果没有，是否有任何现有的库可以完成同样的事情？

到目前为止，我实际上正在将现有库 (http://hogprocessing.altervista.org/) 从 Processing (Java) 移植到 C++，但它仍然非常慢，检测至少需要 16 秒

有没有其他人成功地提取了 HoG 特征，你是怎么解决的？你有任何我可以使用的开源代码吗？

提前致谢