物体识别桌系统-北京物体识别桌-华奕互动(查看)

物体识别的步骤

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，物体识别桌厂家，使得每张图像的表观特性（如颜色分布，物体识别桌设备，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，从图象中将汽车***的号码识别出来，就需要先将***从图像中找出来，再对***进行划分，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，物体识别桌系统，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。

物体识别的主要方法

基于物体部件的识别

前述BoW的一个主要缺陷就是没有对特征之间的关系进行建模，北京物体识别桌，因此无法刻画各个特征在空旬中的顺序关系。基于物体部件方法的出发点正是要解决这个问题。在这里物体部件的定义并不一定是指高层语义上的物体部件例（如眼睛、鼻子之于人脸），也可以是一些底层的图像特征，例如图像或者点特征。

物体识别

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。