画像から情報を抽出します

Question

画像に関する情報を抽出するための高速でやや信頼性の高い方法は何ですか？私はOpenCVをいじくり回してきましたが、これはこれまでのところ、最高のルートに加えて、Pythonバインディングを備えているようです。

ですから、より具体的には、画像の中にあるものについて何ができるかを判断したいと思います。たとえば、Haarの顔の検出と全身検出分類器は素晴らしいです - 今では、画像には顔や人がいるだけでなく、いくつの人がいる可能性が高いことがわかります。

さて - 他に何 - 建物があるかどうかはどうですか、もしそうなら、それらはどうなるか - 小屋、オフィスビルなど。空が見える、草、木などがありますか。

オブジェクトを検出するためのトレーニング分類子について読んだことから、分類器をトレーニングするために10,000程度の間違った画像と5,000程度の正しいサンプルのように思えます。

私は、さまざまなオブジェクトの束のためにこれをすべて自分でやらなければならないのではなく、すでにいくつかのまともなものがあることを望んでいますか？

Answer 1

あなたの質問は、分析している画像の種類と目的についてより明確にすることなく答えることが困難です。

投稿のトーンは、あなたがいじくり回すことに興味があるようです - それは問題ありません。いじくり回したい場合は、1つの例のアプリケーションが、ウェーブレット分析を使用した虹彩識別です。モーショントラッキングを試すこともできます。私はサンプルプロジェクトを使用してOpenCVでそれをしましたが、それはちょっと興味深いものです。シーン分析の目的で、画像セグメンテーションを試すことができます。屋外の写真を撮り、テクスチャや色に応じて画像をセグメント化します。

トレーニングセットがどれだけ大きくなるかについては、ハード数はありません。それは高度にアプリケーションに依存しています。数百の画像で十分かもしれません。