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A
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以下方法可能比您實際需要的功能更強大。
在計算機視覺領域,一個活躍的研究領域正在得到認可。例如,如果我要爲我的房子建造一個清潔機器人,它應該能夠識別我的狗(以免噴上致命的化學物質)。這會變得更加困難,因爲機器人不一定每次都從相同的角度看狗(它可以移動)。即它應該從側面,前面或後面認出它是我的狗。
爲了訓練這個機器人,我給它不同的光照條件下,我的狗了幾張照片,應該能夠認識到它的未來。
不同的方法都在使用從圖像,它可以幫助你識別相同的功能,即使照片是拍攝於不同的照明或從不同的角度提取的顯着特徵。
一些特徵提取技術包括以下內容:
然而,而不是手動提取特徵,許多現代系統使用neural-network機器學習方法,以便機器人/計算機可以學會識別物體,使用可能就像人類學習一樣。我從來沒有做過圖像識別,所以我不確定它們的優點/缺點,但是我發現這個主題非常吸引人,我希望計算機能夠更好地識別東西(視覺,語音,手勢等) 。
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感謝您的回覆!我真的在尋找一些代碼,但希望其他人能夠權衡。 – 2012-08-17 16:54:43
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您是否正在尋找兩個圖像(=模糊比較)或兩個文件的比較(=字節一個字節的比較)? – 2012-08-16 21:33:07
@AlexeiLevenkov我不明白它可能是什麼*但是*模糊比較。我保證掃描兩次的頁面會在字節級別導致非常不同的文件。的 – 2012-08-16 21:57:27
(或多或少)重複http://stackoverflow.com/questions/11931960/quickly-calculating-the-dirtied-areas-between-two-similar-images – PhonicUK 2012-08-16 22:23:32