Informationen aus Bildern extrahieren

Question

Was sind einige schnelle und etwas zuverlässige Möglichkeit, Informationen über Bilder zu extrahieren? Ich habe mich an OpenCV bastelt und dies scheint bisher die beste Route zu sein und es hat Python -Bindungen.

Um genauer zu sein, möchte ich bestimmen, was ich kann, was ich in einem Bild steckt. So sind zum Beispiel die Haar -Erkennung und Klassifikatoren für die Erkennung von Körpern großartig - jetzt kann ich sagen, dass es höchstwahrscheinlich Gesichter und / oder Menschen im Bild sowie über wie viele gibt.

Okay - was noch - wie wäre es, ob es Gebäude gibt und wenn ja, was scheinen sie zu sein - Hütten, Bürogebäude usw.? Gibt es Himmel sichtbar, Gras, Bäume und so weiter?

Nach dem, was ich über Schulungsklassifizierer gelesen habe, um Objekte zu erkennen, scheint es ein ziemlich mühsamer Prozess von ungefähr 10.000 falschen Bildern und ungefähr 5.000 korrekten Proben, um einen Klassifikator zu trainieren.

Ich hoffe, dass es schon einige anständige in der Nähe gibt, anstatt dies selbst für eine Reihe verschiedener Objekte tun zu müssen - oder gibt es eine andere Möglichkeit, so etwas zu machen?

Answer 1

Ihre Frage ist schwer zu beantworten, ohne mehr über die Arten von Bildern zu klären, die Sie analysieren, und Ihren Zweck.

Der Ton des Posts scheint, dass Sie daran interessiert sind, zu basteln - das ist in Ordnung. Wenn Sie basteln möchten, ist eine Beispielanwendung möglicherweise die IRIS -Identifikation mithilfe der Wavelet -Analyse. Sie können auch Bewegungsverfolgung ausprobieren. Ich habe das in OpenCV mit den Beispielprojekten getan, und es ist irgendwie interessant. Sie können die Bildsegmentierung zum Zweck der Szenenanalyse ausprobieren. Machen Sie ein Foto im Freien und segmentieren Sie das Bild gemäß Textur und/oder Farbe.

Es gibt keine schwere Zahl, wie groß Ihr Trainingssatz sein muss. Es ist sehr anwendungsabhängig. Ein paar hundert Bilder können ausreichen.