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图像识别
flowerjack
2011-06-15 03:58:46
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最近在做一个项目,其中有一个问题如下:从图片中识别出人来
1、例如: 图片是从前上方拍的一个课室上课情况的图片,如何识别出是人还是书包,还是桌子呢?
2、环境:光线,亮度等发生变化,如何解决呢?
3、不知道可不可以做到人脸识别的程度,因为图片不是正面的,是前上方拍下来的。
(就我所知,第三点不可能实现)
就目前知道:
1、采用轮廓提取技术
2、采用模式匹配技术
希望各位大大提供一点提示
CSDN大牛最多,就是这一区了,来碰碰运气啦
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图像识别
最近在做一个项目,其中有一个问题如下:从图片中识别出人来 1、例如: 图片是从前上方拍的一个课室上课情况的图片,如何识别出是人还是书包,还是桌子呢? 2、环境:光线,亮度等发生变化,如何解决呢? 3、不知道可不可以做到人脸识别的程度,因为图片不是正面的,是前上方拍下来的。 (就我所知,第三点不可能实现) 就目前知道: 1、采用轮廓提取技术 2、采用模式匹配技术 希望各位大大提供一点提示 CSDN大牛最多,就是这一区了,来碰碰运气啦
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u012282201
2013-09-28
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楼主,你好 我有一个项目,需要开发图像处理软件,能否帮我发一下,寻求合作开发。我的电话13911886755,张九龙 如有疑问,请随时来电话。谢谢。
wjc19881117
2013-08-03
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我觉得可以参考下,图像分割的思想,去看些做图像分割算法的文献。以前我听过一个讲座就是用图像分割的方法把一张海底拍摄的照片中是鱼的目标部分给找出来并计算出数量,从而估算这一区域鱼群的量。感觉这和你的问题比较相似,可以借鉴下。
wjc19881117
2013-08-03
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昨晚没注意,这原来是2011年的帖子啊,现在楼主应该已经崭露头角了吧!楼主现在回过头来有啥要和大家分享的吗?
喧嚣天空
2013-07-24
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现在可以用kinect等硬件直接读取深度图,比原来光靠opencv强多了。
miss_____________y
2013-07-11
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菜鸟一个。。 大学三年啥都没学,, 准备最后一年逼自己一把, 毕业设计选择做图像识别。
riseminmin
2013-03-11
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学习学习学习
cty901
2013-01-23
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楼主现在做到什么程度了?出来晒个进度吧~~
见死不救No1
2013-01-13
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请问楼主现在做的怎么样啊,求指导啊
wujunfa
2013-01-11
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做这个东西,在某些人看来很容易,其实还是有点难度的!
tohan
2012-12-26
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我已经基本实现这个了,不知楼主的项目怎么样了?
wu2436428
2012-12-06
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顶一下吧,不懂
pengyw
2012-11-29
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做项目的话,还是要有硬件和软件配合的,硬件探测人在哪里,不图象更有优势。 我以前公司就是做这方面的
qianyinggaozhong
2012-11-29
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哥们我们也是做这个啊,你可以先找本matlab图像处理的书看看啊,然后再找本VC的图像处理,当然也可以看看opencv这个软件来看看啊!
yuca2008
2012-05-10
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这个话题很热门呀
lwanchia
2012-04-29
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人肉扫搜机的类似功能吧!
BullWeiHaiDong
2012-04-26
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[Quote=引用 53 楼 的回复:]
很好的资源,3Q
引用 49 楼 stardust20 的回复:
http://www.codeproject.com/KB/audio-video/face_detection.aspx楼主可以上codeproject上面找找思路
[/Quote]
+1
dinli_0
2011-12-13
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各位都是 大牛
小弟服了
还好我只是想知道人流量的算法
不过看了之后我想 能不能出一个识别人的东西 热成像和识别混合起来呢?
Karl_S
2011-11-24
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专业性太强了。。
不是大牛的
路过
顶下
aixueVC
2011-11-22
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从前上方拍摄?能拍摄到人脸吗?如果能得话,建议先用肤色检测,得到类肤色的轮廓,再根据轮廓的形状进行判断。或者直接用Adaboost分类器。如果不能排到人脸好像比较难。。。
whshuo2010
2011-08-08
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在做桌子和人的识别,可是单特征提取就卡上了...
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Python
图像识别
详解
本文详细解析Python
图像识别
技术。先介绍
图像识别
在人工智能领域的重要性及Python成为首选语言的原因,接着阐述
图像识别
基础,包括预处理和特征提取,然后讲解深度学习与CNN等高级技巧,还给出实战案例,最后总结Python在
图像识别
中的优势。
AI
图像识别
的测试
本文探讨了AI
图像识别
测试,包括人脸识别与AI的关系、
图像识别
的测试方法,以及人脸识别与普通
图像识别
的差异。测试人员需要关注数据收集、特征提取和模型评估等方面,同时适应AI测试与传统测试的不同点。
图像识别
的原理、过程、应用前景
本文深入解析
图像识别
技术的原理、过程及其广泛应用。介绍了
图像识别
技术的三个发展阶段,详细阐述了
图像识别
技术的原理,包括信息获取、预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策等关键步骤。同时,探讨了神经网络和非线性降维在
图像识别
中的应用,以及
图像识别
技术在公共安全、生物、工业等多个领域的前景。
基于PyTorch的
图像识别
本项目使用PyTorch开发基于卷积神经网络的
图像识别
模型。先对数据预处理,包括采集、增强和划分;再用PyTorch构建CNN模型并训练;最后用训练好的模型对新图像分类预测。使用预训练的ResNet - 18节省资源,模型在训练集和验证集表现良好。
图像识别
技术
图像识别
技术作为人工智能的重要组成部分,涉及人脸识别、商品识别等应用场景。
图像识别
原理包括图像采集、处理、识别和结果输出,特征提取和样本训练是关键步骤。随着技术发展,该技术在多个领域,如安全检查、无人零售、医疗诊断等中发挥重要作用,各大科技公司如云从科技、商汤科技等在人脸识别领域不断刷新纪录。
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