









当时mit的计算机老师组织了一个面向本科生的两个月的summer project。这个project的目的是设计一个系统,能够智能识别场景里头的物体,并区分出类别。当时他们---了这个问题的难度,物体识别桌厂家,结果可想而知。
原因是我们看到的这个物体的样子,只是它在某种背景下某一种光线条件下特定角度的投影的,换一个角度可能就是完全不同的样子。即使是同一个物体,例如人,躺着或者站着,形态都是不一样的。
图片的预处理
预处理几乎是所有计算机视觉算法的一步,其动机是尽可能在不改变图像 承载的本质信息的前提下,物体识别桌制作,使得每张图像的表观特性(如颜色分布,整体明暗, 尺寸大小等)尽可能的一致,主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等操作。
预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关。例如,从图象---汽车车牌的号码识别出来,就需要先将车牌从图像中找出来,再对车牌进行划分,天津物体识别桌,将每个数字分别划分开。做到这一步以后,才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。在物体识别中所用到的典型的预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。像高斯模糊可以使之后的梯度计算更为准确;而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响。值得注意的是,有些特征本身已经带有预处理的属性,因此不需要再进行预处理操作。
图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的---属性,以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的;而还有一些则缺少自然的对应性,如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征,也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。
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