問題タブ [object-recognition]

画像内のオブジェクトを検出したいプロジェクトがあります。私の目的はHOG機能を使用することです。OpenCV SVM実装を使用することで、人を検出するためのコードを見つけることができ、人ではなくオブジェクトを検出するためのパラメーターの調整に関するいくつかの論文を読みました。残念ながら、いくつかの理由でそれを行うことができませんでした。まず第一に、私はおそらくパラメーターを間違って調整しています、第二に、私はC ++の優れたプログラマーではありませんが、C ++ / OpenCVでそれを行う必要があります...ここでは、人々のHOG機能を検出するためのコードを見つけることができますC ++/OpenCVを使用します。

この画像でオブジェクトを検出したいとします。ここで、コードで変更しようとしたものを示しますが、うまくいきませんでした。

私が変更しようとしたコード：

次のパラメータで変更しようとしましgetDefaultPeopleDetector()たが、機能しませんでした。

次にベクトルを作成しようとしましたが、結果を印刷したいのですが、空のようです。

どうか、この問題を解決するのに助けが必要です。

全て

私はhttp://www.wisdom.weizmann.ac.il/~bagon/CVspring07/files/scalable.pdfで David Nister と Henrik Stewenius の同じアプローチを適用することを探しています。

この論文では、彼らは階層的な k-means クラスタリングへの入力として多数の SIFT ベクトル (128-D) を使用して、階層的なビジュアル語彙ツリーを構築します。

このクラスタリングを行うために使用できる優れたライブラリを知っている人はいますか?

Ps: 入力 SIFT 記述子の数が多く (70,000,000)、結果が 1,000,000 の葉ノードを持つ語彙ツリーになることを望んでいます。

どうもありがとう。よろしく。

OpenCvカメラの前にあるオブジェクト（モニュメントなど）を認識し、それに関する情報を表示するアプリを開発したいと考えています。

問題は、オブジェクト (モニュメントなど) の形状を認識したり、画像と比較したりする方法OpenCVです。
そして、これを行うための最良の方法は何ですか?

オブジェクトの検出と比較のための何らかのサンプルまたはチュートリアルがあればよいでしょう。

ありがとうございました。

私はopencv用のdelphi-7ラッパーを持っています。

特定のOpenCVメソッドの実行中に次のエラーが発生します。

何が間違っているのですか、それとも間違っている可能性がありますか？

基本的に、ORB記述子を使用してテストイメージ（クエリイメージ）で認識するオブジェクトがたくさんあります。

LSHを使用してより高速なマッチングを取得したいのですが、opencvで例を見つけることができません。開発されていますか？異なるオブジェクトがあり、それぞれをテストイメージで見つけたい場合は、何を使用しますか？

下のような写真があります。画像内の円のグループ（それらの位置）を見つけたいと思います。次の例では、3つのグループが必要です。背景は白または白っぽい色になります。

（ソース画像にはそのような長方形はありません。グループがどのようにあるべきかを示すためにペイントしたばかりです）

それを見つけることは可能ですか？

そのような写真はどうですか？

長方形のない円：

私は現在、屋内の家庭タイプの環境でオブジェクトを認識し、これらのオブジェクトの位置を地図上で大まかに表すことを目的としたプロジェクトに取り組んでいます。これはすべて、単一のKinectカメラを使用して実行できることが望まれます。

これまで、OpenCVのSURFライブラリを使用して基本的なオブジェクト認識システムを実装することができました。私は、「OpenCV2コンピュータービジョンアプリケーションプログラミングクックブック」で説明されているものと同様の手法を使用しました。

私は今、このプロジェクトのマッピング部分にゆっくりと焦点を移しています。3Dマップを作成し、見つかったオブジェクトを表す方法としてRGBDSLAMを調べました。しかし、私はこれを行う方法を見つけることができないようです。これについては、 http：//answers.ros.org/question/37595/create-semantic-maps-using-rgbdslam-octomaps/ですでに質問していますが、これまでのところ運がありません。

また、GMappingとMonoSLAMについても簡単に調べましたが、SLAMについて学び始めたばかりなので、これらが適切かどうかを評価するのは難しいと感じています。

したがって、これらのSLAMテクニックに関するアドバイスをいただければ幸いです。

私はまた、私が話したことの代替案を受け入れています。環境のセマンティックマップを作成する他の方法を知っている場合は、お気軽に共有してください！

乾杯。

私は、農地および/または河川環境の一連の航空写真 (小さな UAV から) で家畜を識別するタスクを担当する開発者の小さなチームを持っています。

これは自由回答形式の質問であることは理解していますが、この種のプロジェクトを試みるためのテクニック/パッケージやその他のアドバイスを探すための出発点を提案できる人はいますか? この目的のための画像検出および/または機械学習のいずれか..

アドバイスをいただければ幸いです。

特定のデータセットの分類を行うために、SIFT 機能を使用して opencv に Bag Of Words を実装しています。これまでのところ、記述子をクラスター化して語彙を生成することに成功しました。私が知っているように、私はSVMを訓練する必要があります...しかし、私はそれらについて本当に混乱しているいくつかの質問があります. 主な問題は、実装の背後にある概念です。これらは私の質問です:

1- 特徴を抽出してから語彙を作成するとき、すべてのオブジェクト (たとえば 5 つのオブジェクトとしましょう) の特徴を抽出して 1 つのファイルに入れます。言葉？また、後で分類を行うときにそれらをどのように分離しますか?

2- SVM の実装方法は? openCV で使用されている関数は知っていますが、どのように?

3- SVM トレーニングの実装を意味する MATLAB で作業を行うことができますが、作業をガイドできるコードはありますか? ここでAndrea Vedaldi が使用するコードを見てきましたが、彼は毎回 1 つのクラスしか使用していません。私が見つけた他のすべての実装は、SVM を使用していません。では、この点についてもご案内いただけますでしょうか。

ありがとうございました

OpenCV の HoG API を使用して機能を抽出しようとしていますが、それを可能にする API が見つからないようです。

私がやろうとしているのは、HoG を使用してすべてのデータセット (一定数の正と負の画像) から特徴を抽出し、独自の SVM をトレーニングすることです。

OpenCV の下で HoG.cpp をのぞき見しましたが、役に立ちませんでした。すべてのコードは複雑さの中に埋もれており、さまざまなハードウェア (Intel の IPP など) に対応する必要があります。

私の質問は：

1. SVM に供給されるすべての機能/記述子を抽出するために使用できる OpenCV の API はありますか? それを使用して自分の SVM をトレーニングするにはどうすればよいですか?
2. 存在しない場合、同じことを達成できる既存のライブラリはありますか?

これまでのところ、実際に既存のライブラリ (http://hogprocessing.altervista.org/) を Processing (Java) から C++ に移植していますが、それでも非常に遅く、検出には少なくとも 16 秒かかります。

HoG 機能の抽出に成功した人は他にいますか? そして、私が使用できるオープンソースコードはありますか?

前もって感謝します