小编use*_*318的帖子

我已经在OpenCV工作了几天,我有一个项目,我应该从天空中检测汽车和人类.

所以这是我的意见:

• 甲移动相机在天空中(嵌入在四轴),它是要捕获的帧.
• 我应该检测的一组物体(人和车)

这是我的输出:

• 检测由矩形或某些轮廓勾勒出的那些对象

基于此,我的问题如下:你会推荐哈尔卡斯卡德和猪检测之间的哪一个,为什么？还是其他什么？

非常感谢你的回答

对于我的项目,我需要处理与OpenCV的图像差异.目标是检测区域中的入侵.

为了更清楚一点,这里有输入和输出:

输入:

• 参考图像
• 从大致相同的角度看第二张图像(可能是误差范围)

输出:

• 检测场景中的新对象.

奖金:

• 识别那些物体.

对我来说,最困难的部分是消除小差异(光度,相机位置边距误差,树木移动......)

我已经阅读了很多关于OpenCV图像处理(减法,侵蚀,阈值,SIFT,SURF ......)并且有一些好的结果.

我想要的是你认为最好有一个良好检测的步骤列表(人类,汽车......),以及执行每一步的算法.

非常感谢您的帮助.