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视频图像物体识别
e_feeling
2016-10-16 08:50:34
物体在传送带上,传送带在匀速移动,摄像头在固定位置上拍摄,拍摄的图像中包含一个或多个物体,物体在一帧或多帧图像中,物体之间有间隙,识别定位出每个物体的轮廓。
注意:
1、物体的颜色和形状不确定,拍摄的图像是灰度的。
2、传送带的在图像中的灰度不是固定的,比如光照影响、传送带上有污染。
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视频图像物体识别
物体在传送带上,传送带在匀速移动,摄像头在固定位置上拍摄,拍摄的图像中包含一个或多个物体,物体在一帧或多帧图像中,物体之间有间隙,识别定位出每个物体的轮廓。 注意: 1、物体的颜色和形状不确定,拍摄的图像是灰度的。 2、传送带的在图像中的灰度不是固定的,比如光照影响、传送带上有污染。
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injuer
2016-12-02
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1.获取样本信息,创建样本特征值。 2.获取图像特征值,抓取半径积分与样本进行对比,对比接近极限越相似。 3.创建广焦设备,以阀值数为标准,捕捉图像,返回第2步。 详细技术细节不会提供,楼主需自行思考了,参阅自然科学书籍。
跟随我
2016-12-01
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使用opencv吧,但想用实现这一功能,还是很复杂的一个过程,如果刚了解这一块,估计很难解决了
e_feeling
2016-11-30
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检测定位出视频中每个物体的轮廓。
e_feeling
2016-10-18
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检测定位出视频中每个物体的轮廓。
赵4老师
2016-10-18
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建议楼主先编译链接调试OpenCV自带的相关例子代码。
lang14
2016-10-17
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有没有具体的图像参考,如果每张图像有多个物体,就提取中间的物体,根据间隙来判断,在这之前可能要对图像进行处理,比如二值化,过滤等等
向立天
2016-10-17
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如果不是课题研究,不一定要你自己作出算法,那你可以考虑用微软认知服务的api
jsxyhelu2015
2016-10-17
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建议上几张图看看
花开花折
2016-10-17
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1:你想解决什么问题??????
物体识别
基本原理及其Python实现
概述
物体识别
(Object recognition)是一个通用术语,描述一组相关的计算机视觉任务,涉及识别
图像
中的物体。
图像
分类涉及预测
图像
中一个对象的类别,对象定位是指识别
图像
一个或多个对象的位置,并在其周围绘制边框。
物体识别
将这两种任务结合起来,对
图像
中的一个或多个对象进行定位和分类,所以当人们提到物体检测或者目标检测时,其实指的是
物体识别
。 基于区域的卷积神经网络 (R-CNN) 是一系列卷积神经网络模型,专为目标检测而设计。R-CNN 是一种两阶段检测算法。第一阶段识别
图像
中可能包含对象的区域子
视频
图像
智能识别系统 OpenCv+Yolo
视频
图像
智能识别系统基于OpenCv+Yolo深度学习架构模型对现场画面进行实时分析监测。YOLO网络仅使用卷积层,属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时,加快了网络的运行速度。相比于其他神经网络,YOLO系列神经网络通过合理的设计,成功地将目标检测问题转化为回归问题,因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。而其他主流网络,大多数需要对已经过神经网络处理输出的
图像
进行再处理。
从
图像
识别到
物体识别
深度学习框架『FusionNet』通过在三维空间中『思考』的内在机制来处理三维物体分类问题。
物体识别
一、
物体识别
图像
识别:很重要,是很多算法的基础
图像
识别+定位:识别出来是猫,且定位出猫的位置 物体检测:每个
图像
中含有多物体,检测出有几个个体,并框出来位置
图像
分割:不仅仅框出来位置,还有勾勒出来轮廓 很有意义,且能在工业落地。 如何识别+定位(单物体): 已经用多层的卷积神经网络做了分类的问题(右上角),得到了已经训练好的参数。现在要定位矩形框,四个值(x,y,w...
使用TensorFlow进行训练识别
视频
图像
中物体
本教程针对Windows10实现谷歌公布的TensorFlow Object Detection API
视频
物体识别
系统,其他平台也可借鉴。 本教程将网络上相关资料筛选整合(文末附上参考资料链接),旨在为快速搭建环境以及实现
视频
物体识别
功能提供参考,关于此API的更多相关信息请自行搜索。 注意: windows用户名不能出现中文!!! 安装Python 注意: Windows平台的TensorFl...
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