object-detection

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簡介：我正在進行一項圖像處理任務，試圖找出一個對象的兩個邊界，可以用兩條直線段來描述。我正在使用hough line變換的一些變體來查找目標圖像中的線段。在對象的每個邊界有hough變換髮現多條線（共享一個非常小的角度），並且可能會找到一些與圖像某處的對象邊界不相對應的線（誤報）。由於對象的兩個邊界之間的空間關係（角度）是近似已知的，我想我會採用某種聚類方法來避免誤報，並計算找到的多個線段中的平

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OpenCv pointPolygonTest。如何提供輪廓作爲輸入？

我一直在嘗試使用OpenCV的功能： double pointPolygonTest(InputArray contour, Point2f pt, bool measureDist) 我有4點在2D（X1，Y1）指定的輪廓，...，（X4，Y4）。我想測試Point（x，y）是否在輪廓內部或外部。但我似乎無法找到任何參考如何將輪廓指定爲正確的函數輸入。我試過沒有得到正確的結果下面的實現： ve

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Opencv跟蹤的運動檢測

我需要在網絡攝像機的視頻幀中進行穩健的運動檢測和跟蹤。背景總是一樣的。目的是識別物體的位置，如果可能的話沒有陰影，但不是那麼緊急以去除陰影。我已經嘗試過使用opencv算法進行背景減法和閾值處理，但是這僅取決於一個圖像作爲背景，如果背景在亮度（或相機自動對焦）中稍微改變了一點，我需要算法對於亮度或陰影幾乎沒有變化。

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特徵檢測和對象檢測的區別

我知道最常見的對象檢測涉及Haar級聯，並且有很多用於特徵檢測的技術，如SIFT，SURF，STAR，ORB等......但是如果我的最終目標是承認物體不是兩種方式最終都會給我相同的結果？我理解在簡單的形狀和模式上使用特徵技術，但對於複雜的對象，這些特徵算法似乎也可以工作。我不需要知道它們在功能上的差異，但是不管它們中的一個是否足以排除另一個。如果我使用Haar級聯，是否需要打擾SIFT？何必？

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OpenCV入門，API函數使用建議

我剛剛開始使用OpenCV，並計劃構建一個具有計算機視覺的機器人。我期望讓這個機器人能夠識別對象的類別以及個體實例。從某種意義上說，一般類的類Haar特性功能和特定實例的BIGG類功能。我基本上想要做這樣的事情： http://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o 在視頻中，使用了kinect，但我只會使用一臺相機。如果您觀看視頻，您會看到kinect顯示一個對象

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HOG用於「檢測對象」opencv

我想知道，如果有任何代碼或任何良好的文檔可用於實現HOG功能？我試着閱讀文檔here但它是相當困難的理解，它需要SVM .. 我需要的只是實施對象HOG檢測....像什麼它SIFT或SURF 順便說一下，我在this工作中並不感興趣。謝謝。

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SURF如何將模板與原始圖像進行匹配？

最近，我和機器人項目合作過;我的機器人可以通過其顏色來檢測物體，但是我發現對於不同的物體來說不夠好。因此，我希望機器人SURF能夠實時查看圖像，以找到將使用其模板定義的目標對象。不幸的是，我不知道如何匹配模板的關鍵點與圖像中的圖像。

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opencv cvblob - 呈現白色以外的斑點

我正在嘗試使用cvblob檢測對象。不知何故，我的代碼只標記白色物體。如何標記其他顏色的物體，如一罐啤酒或一瓶水。這是我的代碼： #include "highgui.h" #include "cv.h" #include "cvaux.h" #include "iostream" #include <stdio.h> #include <ctype.h> #include <cvb

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物體檢測+分割

我是試圖找到的可接受的複雜性一種有效的方式在圖像中檢測對象，所以我可以從其周圍隔離它區段反對其子部件和對其進行標記以便我能那麼隨意這是3周以來我進入了圖像處理的世界獲取他們，我看過這麼多的算法（過篩，蛇，更多的蛇，傅里葉相關，等等）以及啓發式，我不知道從哪裏開始，哪一個是「最好的」「爲了我想要實現的目標。考慮到感興趣的圖像數據集是一個相當大的圖像數據集，我甚至不知道我是否應該使用OpenC

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OpenCV - 使用SURF描述符和BruteForceMatcher對象匹配

我有一個關於與OpenCV匹配的對象的問題。我使用opencv 2.3中實現的SURF算法首先檢測每個圖像的特徵，然後提取這些特徵的描述符。在使用Brute Force Matcher進行匹配時出現問題，我不知道如何判斷兩個圖像是否匹配，就像當我使用兩個不同的圖像時，兩個圖像中的描述符之間有線條！我的代碼的這些輸出，無論是兩個圖像 - 我與他們比較 - 是相似還是不同，結果圖像表明這兩個圖像