标签: image-recognition

鉴于两个不同的图像文件(我选择的任何格式),我需要编写一个程序来预测一个程序是否是另一个的非法副本.副本的作者可以执行诸如旋转,制作否定或添加琐碎细节(以及更改图像的尺寸)之类的内容.

你知道做这种工作的算法吗？

我正在尝试在python 2.7中学习cv2,但是当我运行我的代码时,在它的特定部分:

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')


img = cv2.imread('2015-05-27-191152.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
    img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

它返回:

File "face_detection.py", line 11, in <module>
    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
cv2.error: /home/arthurckl/Desktop/opencv-3.0.0-rc1/modules/objdetect/src/cascadedetect.cpp:1595: error: (-215) !empty() in function detectMultiScale

我试着在这里搜索答案,但我能找到的最好的是我必须以错误的方式加载face_cascade ...有什么帮助吗？

我希望能够将从网络摄像头拍摄的图像与存储在计算机上的图像进行比较.

图书馆不需要百分之百准确,因为它不会用于任何关键任务(例如警察调查),我只想要一些可以使用的东西.

我已经尝试过CodeProject的图像识别演示项目,它只适用于小图像/当我比较完全相同的图像120x90像素时根本不起作用(这不属于OK:P).

以前图像识别是否有成功？

如果是这样,你能提供一个我可以在C#或VB.NET中使用的库的链接吗？

有没有人知道最近在图像中识别标识的学术工作？请仅在您熟悉此特定主题时回答(我可以在Google上搜索"徽标识别",非常感谢您).任何对计算机视觉有所了解并且已完成物体识别工作的人也欢迎发表评论.

更新:请参考算法方面(您认为合适的方法,本领域的论文,是否应该对现实世界数据(效率考虑)起作用(并且已经过测试)而不是技术方面(使用的编程语言或是否与OpenCV ...)图像索引和基于内容的图像检索的工作也可以帮助.

我目前正在开展一个项目,我正试图检测一些平躺在平面上的硬币(即桌子).硬币不重叠,不会被其他物体隐藏.但可能有其他物体可见,照明条件可能不完美...基本上考虑自己拍摄你的桌子上有一些硬币.

所以每个点都应该是椭圆形.由于我不知道相机的位置,椭圆的形状可能会有所不同,从圆圈(从顶部看)到扁平椭圆,取决于硬币拍摄的角度.

我的问题是,我不知道如何提取硬币,最后在它们上面放置椭圆(我正在寻找进一步的计算).

现在,我刚刚通过在OpenCV中设置阈值进行了第一次尝试,使用findContours()获取轮廓线并拟合椭圆.不幸的是,轮廓线很少给我硬币的形状(反射,光线不好......),这种方式也不是首选,因为我不希望用户设置任何阈值.

另一个想法是在该图像上使用椭圆的模板匹配方法,但由于我不知道相机的角度和椭圆的大小,我认为这不会很好...

所以我想问一下是否有人能告诉我一种方法可以解决我的问题......

有没有快速的方法从图像中提取三个硬币？计算应该在移动设备上实时进行,并且该方法对于不同或变化的灯光或背景的颜色不应过于敏感.

如果有人能给我任何关于哪种方法对我有用的提示,那会很棒...

通过我的新作业,我正在寻找一种方法来检测图像上是否存在文本.图像是地图 - 例如可以是谷歌地图.任务是检测街道/城市标签的放置位置.

我知道,OpenCV库有算法,可以检测功能(例如人脸) - Haar分类或猪(方向梯度直方图),但我听说,学习这样的算法过程是相当困难的.

您是否知道可以执行此操作的任何算法,方法或库(检测图像上是否存在文本)？

谢谢,约翰

我最初在cstheory.stackexchange.com上提出了这个问题,但建议将其移至stats.stackexchange.com.

是否有现有算法返回两个位图图像之间的相似性度量？通过"相似",我的意思是人们会说这两幅图像是从同一张照片中改变的.例如,该算法应该说以下3个图像是相同的(原始,位置移位,收缩).

相同

我不需要检测扭曲或翻转的图像.我也不需要检测它是否是不同方向的同一个对象.

不同

我想使用此算法来防止我的网站上的垃圾邮件.我注意到垃圾邮件发送者懒得改变他们的垃圾邮件图像.它不仅限于面孔.我已经知道那里已经有很多很棒的面部识别算法了.垃圾邮件图像可以是从URL到足球场到裸体的任何东西.

我需要制作一个具有以下功能的iOS应用:

• 使用相机拍摄图像.
• 识别该图像:它是否与样本图像匹配？

是否有任何在线API(来自Google,Yahoo,...)？例如,我可以上传图像并获得图像URL,并在该请求之后使用URL来比较新图像和现有图像吗？

可悲的是,face.com API因Facebook收购而被关闭.

那里有没有合适的替代品？

我正在寻找一个给定的图像,如果它有一个面孔+人口统计学内容.

我想要的是以图片的形式分析屏幕输入.我希望能够在更大的图像中识别图像的一部分,并在更大的图像中获得其坐标.例:

必须位于

结果将是大图片中图片的右上角和大图片中左下角的图片.正如你所看到的,图片的白色部分是无关紧要的,我基本上只需要绿色框架.有没有可以为我做这样的事情的图书馆？运行时不是真正的问题.

我想要做的就是生成一些随机像素坐标并识别该位置的大图片中的颜色,以便稍后快速识别绿色框.如果中间的白框是透明的,它会如何降低性能呢？

这个问题已经多次被问过,因为它似乎没有一个答案.我发现我在http://werner.yellowcouch.org/Papers/subimg/index.html找到了解决方案.不幸的是它在C++中我并不理解.在SO上实现Java实现会很高兴.