图像处---关于图像中物体的分类

Seuer-向阳 2018-05-06 09:24:55

希望各位大佬能点拨一下

给出上述这张图片，如何分离出建筑物，去除汽车、人、树木等物体

...全文

1267 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

计算机视觉-----图像分类综述计算机视觉-----图像分类综述图像分类介绍应用场景传统图像分类算法深度学习算法1、CNN2、VGG3、GoogLeNet4、ResNet 计算机视觉-----图像分类综述图像分类介绍什么是图像分类，核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。实际上，这意味着我们的任务是分析一个输入图像并返回一个将图像分类的标签。标签来自预定义的可能类别集。示例：我们假定一个可能的类别集categories = {dog, cat, eagle}，之后我们提供一张图1给分类系统：

现在我们知道怎样将一幅图像从 BGR 转换到 HSV 了，我们可以利用这一点来提取带有某个特定颜色的物体。在 HSV 颜色空间中要比在 BGR 空间中更容易表示一个特定颜色。在我们的程序中，我们要提取的是一个蓝色的物体。• 获取蓝色物体，当然我们还可以做其他任何我们想做的事，比如：在蓝色。• 设置 HSV 阈值到蓝色范围。• 将图像转换到 HSV 空间。• 从视频中获取每一帧图像。

一、概述什么是细粒度图像分类细粒度图像分类问题是对大类下的子类进行识别。细粒度图像分析任务相对通用图像（General/Generic Images）任务的区别和难点在于其图像所属类别的粒度更为精细。以图1为例，通用图像分类其任务诉求是将“袋鼠”和“狗”这两个物体大类（蓝色框和红色框中物体）分开，可见无论从样貌、形态等方面，二者还是很容易被区分的；而细粒度图像的分类任务则要求对“狗”该类类别......

图像物体分类与检测算法综述转自《计算机学报》图像物体分类与检测是计算机视觉研究中的两个重要的基本问题，也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。本文从物体分类与检测问题的基本定义出发，首先从实例、类别、语义三个层次对物体分类与检测研究中

对比图像分类五大方法：KNN、SVM、BPNN、CNN和迁移学习> 物体分类任务要求回答一张图像中是否包含某种物体，对图像进行特征描述是物体分类的主要研究内容，一般来说，物体分类算法通过手工特征或者特征学习方法对整个图像进行全局描述，然后使用分类器判断是否存在某类物体。一、物体分类检测研究存在的困难二、物体分类方法近年来，物体分类方法多侧重于学习特征表达，典型的包括词包模型（Bag-of-Wor

205

社区成员

2,481

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章