Estrazione di informazioni da Immagini

Question

Quali sono alcuni modi veloci e un po 'affidabile alle informazioni estratto sulle immagini? Sono stato armeggiare con OpenCV e questo finora sembra essere la strada migliore in più ha binding Python.

Quindi, per essere più specifico mi piacerebbe per determinare quello che posso su ciò che è in un'immagine. Così, per esempio il rilevamento del volto Haar e pieno classificatori di rilevamento del corpo sono grandi - ora posso dire che molto probabilmente ci sono facce e / o persone a immagine così come a quanti.

va bene - che altro - che ne dici se ci sono edifici e se sì che cosa sembrano essere - tettoie, edifici per uffici, ecc? C'è cielo visibile, erba, alberi e così via.

Da quello che ho letto sulla formazione classificatori per rilevare gli oggetti, sembra come un processo piuttosto laborioso 10.000 o giù di lì le immagini sbagliate e 5000 o giù di lì campioni corrette per formare un classificatore.

Spero che ci sono alcuni tra quelli decenti intorno già invece di dover fare questo tutto da solo per un po 'di oggetti diversi -? O c'è qualche altro modo per andare su questo genere di cose

Answer 1

La tua domanda è difficile rispondere senza ulteriori chiarimenti sui tipi di immagini che si stanno analizzando e il vostro scopo.

Il tono del post sembra che ti interessa armeggiare - va bene. Se si vuole Tinker, un esempio di applicazione potrebbe essere iride identificazione mediante analisi wavelet. Si può anche provare motion tracking; Ho fatto che in OpenCV utilizzando i progetti di esempio, ed è abbastanza interessante. Si può provare segmentazione di immagini a scopo di analisi della scena; fare un foto all'aperto e segmentare l'immagine in base alla consistenza e / o colore.

Non c'è un numero difficile per quanto grande il set formazione deve essere. È altamente dipende dall'applicazione. A poche centinaia di immagini possono essere sufficienti.