问题标签 [object-recognition]

我创建了一个控制台应用程序。添加了对 tessnet2_32 的引用。

我也尝试更改"C:\temp\tessdata"为

该tessdata文件夹本身包含 9 个失败并被添加到所有这些位置：

但它总是存在于 .Init 行并带有一条消息：

我无法想象为什么它在我只有 C 的时候试图访问一些 Z 磁盘。或者我完全误解了这个错误。

有人可以逐步发布告诉我该做什么和/或我做错了什么吗？即使在阅读了 30 多个谷歌链接后，我也感到完全失落。

这段时间我一直在使用 Opencv。这一次，我遇到了一个让我非常恼火的问题。事实上，我有一个模板图像，我想在我的相机流中使用匹配来识别它，但我遇到了这样的控制台错误：

事实上，这是代码，它编译得很好，但错误出现在执行中。

提前致谢

我有一个二进制 blob（见图），我想在它上面放置一个已知宽度和高度的矩形。

如何找到最佳拟合矩形，即最大前景像素在内部而最大数量背景像素在外部的矩形？

（这是我对最佳匹配的初步定义，我愿意接受其他建议）

我正在寻找已知大小的矩形，但如果有任意大小的解决方案，那也很好。

示例 blob：

我想找到这些矩形：

到目前为止我的想法包括

• 从最小的封闭矩形开始；但这不适合这些 blob
• 最大封闭矩形；同样的问题，另外我没有算法
• 用霍夫变换找到矩形边；数据太嘈杂了。

我意识到对于符合我的标准的同一个 blob 可能有多个矩形，理想情况下，我想要一些可以找到所有候选者的算法（认为因为这可能更难，我很乐意找到一种只找到一个候选者的方法） ：

我主要使用 opencv 和 cvBlobLib 来处理我的数据，但我愿意接受任何通用解决方案。

我正在努力学习图像处理，并在这方面为自己设定了一个目标。一个号码识别系统。

因此，我学习了 Alasdair McAndrew 的 An Introduction to Digital Image Processing with Matlab，并了解了诸如边缘检测、阈值、膨胀和腐蚀以及命中和未命中变换等内容。

现在的问题是，我很难想象这些工具将如何帮助我实现目标。

我还有许多其他关于图像处理的书籍，虽然他们都教如何腐蚀或膨胀，但没有人告诉我如果我想识别图像中的对象、数字或字符该怎么做。

这真的很令人沮丧，因为在网上查找可以为这个问题提供非常笼统和广泛的答案。

谁能告诉我如何从我使用这些技术在绘画中制作的图像中识别数字。

如果不是至少可以建议我一本书甚至一个领域，因为在看了很多书之后，我得到的印象是我看错了方向。

我想将同一对象的 5 个图像的描述符组合到一个描述符文件中，以便我可以在参考图像的任何视图中识别该对象。我需要消除从 5 个图像中保存的类似描述符的重复。我所需要的只是所有 5 个视图中对象的一组不重复的、唯一的描述符。我怎么才能得到它？

我最近基于本文中描述的算法实现了一个词袋分类算法。

一切都很好，但我想使用 ROC 曲线或精确召回图来测量分类器的准确性。

我可以很容易地得到每个分类器的混淆矩阵，但我不知道我应该改变什么参数来获得更多的点并实际绘制曲线。

有人可以向我解释一下吗？

有没有人知道如何在立体图像中找到斑点或物体的大小？我知道立体图像输出深度信息，但我想知道检测到的物体有多大或多高。假设我在检测到的对象周围找到了一个边界矩形，该对象位于房间更远的位置。如何以厘米等度量单位找到边界矩形的高度？

我已经实施了 Bag Of Words，一切都很顺利。但是，我对一些步骤以及如何实现它感到困惑。

我可以创建弓形描述符作为词袋中的最后一步来创建样本，如此处所示bowDE.compute(img, keypoints, bow_descriptor);.. 事情是我对接下来的步骤感到困惑。

我知道在 BOW 中我必须用非类（可乐）训练和测试一个类（汽车），我在 bow_descriptor 向量中创建的仅用于类汽车，所以我有只属于汽车的样本的向量. 以下是我在训练和测试系统时遇到的问题。

1- 我应该将 bow_descriptor 的向量一半用于 class(cola) ，其余用于 non-class(cola) ，还是我必须为 non-class(cola) 创建一个新的 bow_descriptor ？

2-我需要做多类分类，在完成第一个类（汽车）系统后，我需要训练一个新类（公共汽车+火车等），我应该为每个人创建一个新的训练模型吗, 或者可以和之前的培训一起做培训程序（即培训班BUS，与班车在同一系统中培训）？

我是计算机视觉世界的新手。这是我需要做的。给定一个图像，在图像中包含对象 A 的所有位置周围挑选并画一个圆圈。换句话说，假设射击板上有 3 个飞镖，我想返回它们的位置。我将如何使用 OpenCV 做到这一点？我必须使用的技术的名称是什么。我想知道要熟悉库的哪些部分才能实现此功能。

我是该领域的新手。我的问题是识别与训练图像中使用的对象（相似对象的图像）相似的对象是否存在于测试图像中。我想使用 SIFT 描述符进行识别。通过将用于将对象分类为不同类别的 SIFT 描述符进行聚类的词袋方法是否适合它，或者是否有更简单的方法使用 sift 描述符。提前致谢