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我试图训练haar cascade分类器进行卡套检测(没有旋转,图像没有失真)

例如,我有文件Clubs.png,内容俱乐部图像在白色背景20x20像素

这个教程非常混乱 http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html

我的图像只有大小,没有扭曲或角度变化.

我必须输入哪些命令才能获得Clubs.xml文件？

我决定在办公时间之后花个人时间来学习图像jpeg类型如何在屏幕上解析和表示的构建块.我的兴趣在于图像中的对象识别.所以我想知道从哪里开始,我知道这涉及到数学.所以我需要一步一步地专门研究互联网上的哪些资源.

是否有用于进行面部识别的python模块？它应该采用图像并将其与不同的图像进行比较.

鉴于所有图像都是从相同的角度拍摄,这意味着要识别的模式将是图像中识别图案(可能是文本,签名,徽标,不是面孔,物体,人等)的最佳方法始终以相同的角度可见,但不是位置/尺寸/质量/亮度等.

假设我有徽标,我想对1000张不同尺寸和质量的图像进行测试,并获得嵌入此图案的图像,或者至少很有可能嵌入此图案.

谢谢,

我希望能够处理芒果树的特写图像,以便我可以识别和计算芒果.芒果大致呈椭圆形或椭圆形,与图像中的树叶和树枝截然不同.我希望能够计算可能被其他物体覆盖20%的芒果(但对人眼来说仍然是显而易见的.)我相信MatLab中有一种算法可以做到这一点,我将不胜感激任何帮助或建议.

我正在尝试在我正在处理的移动应用程序中实现一个复活节彩蛋.在摄像机视图中检测到徽标时,将触发这些复活节彩蛋.我试图检测的徽标就是这个:.

我不太清楚解决这个问题的最佳方法是因为我对计算机视觉很陌生.我目前正在使用Canny算法找到水平边缘.然后我使用概率Hough变换找到线段.其输出如下(蓝线表示概率Hough变换检测到的线段):

我要采取的下一步是寻找一组大约24条线(拟合在一个近似正方形的矩形内),每条线的长度必须大致相同.我会用这两个信号来表示徽标的潜在存在.我意识到这可能是一种非常天真的方法,并欢迎有关如何以更可靠的方式更好地检测此徽标的建议？

谢谢

在计算机视觉方面,我是一个完整的新手.
记住我擅长C++,有人可以推荐我一本好的计算机视觉书吗？

我设计的软件应该非常高效和快速,因为我需要连续扫描神经元图片,从而虚拟地创建神经元之间的连接.

我目前正在研究一种用于执行图像识别的项目.有一大组图像,我必须预测图像是否包含给定的特征.例如,输出可能是图片中是否有香蕉.

我想使用SVM实现分类器,输出是或否图像包含给定的特征.在具有2个输出的图像上训练SVM分类器的最简单方法是什么？是否有在Python中使用的模板？非常感谢.

我有一个拥有近20k 3D文件的数据库,它们是用CAD软件设计的机器零件图纸(实体工程).我试图从所有这些3D模型中建立一个训练有素的模型,所以我可以构建一个3D对象识别应用程序,当有人可以从这些部分之一(在现实世界中)拍照时,应用程序可以提供有关材料的有用信息,尺寸,治疗等.

如果有人已经做过类似的事情,我们将非常感谢您提供给我的任何信息!

我正在尝试在Darknet中训练自定义对象分类器YOLO v2 https://pjreddie.com/darknet/yolo/

我收集了一个图像数据集,其中大部分都是6000 x 4000像素和一些较低的分辨率.

我需要在训练前调整图像的大小才能平方吗？

我发现配置使用:

[net]
batch=64
subdivisions=8
height=416
width=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1

这就是为什么我想知道如何将它用于不同大小的数据集.