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fedoral
V2EX  ›  Python

求助:python 图像识别方法问题

  •  
  •   fedoral · 2013-05-12 20:18:01 +08:00 · 11245 次点击
    这是一个创建于 4202 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    想做一个简单的图像识别:摄像头捕获图像,然后识别出图像里面是不是有车。

    之前没弄过图像识别,所以用了很笨的方法:用PIL做两张图片(一张有车,一张没车)的diff,diff后生成的图里面车身的灰度值会高,然后用opencv去计算某块区域的灰度值,如果这块区域的灰度值大于某个阈值,则认为有车。实验发现,其他干扰(光线,风吹树叶,人走动)太多,效果并不理想。

    所以,求问直接来做车辆识别的可用办法,简单易用,最好能有代码直接运行??网上人脸识别的倒不少,车辆识别的没找到。
    17 条回复    1970-01-01 08:00:00 +08:00
    9hills
        1
    9hills  
       2013-05-12 20:25:49 +08:00
    额,你应该先学理论知识啊

    随手搜一个给你吧:https://github.com/vbajpai/haartraining
    loading
        2
    loading  
       2013-05-12 20:25:59 +08:00
    车都有车牌的,车牌识别的东西一大堆。
    fedoral
        3
    fedoral  
    OP
       2013-05-12 20:33:28 +08:00
    @loading 额 摄像头的位置看不到车牌。。。只能依靠车身。。 边缘检测?
    fedoral
        4
    fedoral  
    OP
       2013-05-12 20:34:44 +08:00
    @9hills 这个搜到了,感觉略复杂 ,对于我来说,搞不定::>_<::
    rrfeng
        5
    rrfeng  
       2013-05-12 20:36:59 +08:00
    你是在自己设计图像识别算法啊,那就太厉害了~~

    应该有现成的,找找看吧。
    python 不好说有没有这模块
    loading
        6
    loading  
       2013-05-12 20:39:55 +08:00
    建议发图样
    thedevil5032
        7
    thedevil5032  
       2013-05-12 20:48:39 +08:00
    建议参考 OpenCV 的 Python 库,里面说不定有现成的车辆识别。
    miaoever
        8
    miaoever  
       2013-05-12 20:53:46 +08:00
    用 adaboost(Opencv应该有现成的)训练个分类器吧,前提是需要有大量含有车的图像作为训练样本。
    sethverlo
        9
    sethverlo  
       2013-05-12 20:58:22 +08:00
    最近学校项目在做这个方面的,图像识别用 openCV 基本都有现成的代码…
    csx162
        10
    csx162  
       2013-05-12 20:58:40 +08:00
    目前车牌识别都是一些公司的核心技术,没那么容易在网上搜到的。
    madeye
        11
    madeye  
       2013-05-12 21:08:51 +08:00
    假若只是简单的 Vehicle Detection,有很多现成的实现,比如这个:https://code.google.com/p/bgslibrary/ 基本上当前主流的算法都包括了。
    ljh953
        12
    ljh953  
       2013-05-12 21:24:02 +08:00
    楼主好巧啊,我最近也在做这个方面的东西
    目前也是用Python,什么时候交流一下
    Hualin
        13
    Hualin  
       2013-05-12 21:55:08 +08:00
    你这是模式识别问题,属于人工智能。有很多分类器可以做这个。最常用最经典的就是 SVM (支持向量机)。
    做图像处理,手动写一些规则,处理问题的效率是有限度的,只能通过机器学习的算法搞,再在基础上做一些手工的规则 f'ilter 一下。

    基本思路就是:
    每张图片分为两个大类,有车,没车。每张图片算一个样本点,比如图片是 25*25 像素的 那你就有 645 维的一个向量。把训练数据(带有有车没车标记)交给 SVM,然后再找没有标记需要辨别的作为测试数据交给 SVM,SVN就会对每一个测试数据给出 有车没车的预测。
    python 有很多机器学习算法的库。
    用 libsvm,一个台湾人写的c++ dll, with python interface.
    mckelvin
        14
    mckelvin  
       2013-05-12 22:12:12 +08:00
    1L 指了条明路:
    哈尔特征用来做对象识别很成功,甚至能用在音乐识别上。

    - http://en.wikipedia.org/wiki/Haar-like_features
    - http://en.wikipedia.org/wiki/Viola%E2%80%93Jones_object_detection_framework
    - Viola, Paul, and Michael Jones. "Rapid object detection using a boosted cascade of simple features." Computer Vision and Pattern Recognition, 2001. CVPR 2001. Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on. Vol. 1. IEEE, 2001.
    holy_sin
        15
    holy_sin  
       2013-05-12 23:54:38 +08:00
    sift 可以吗 这个比较流行的
    cxhcp163
        16
    cxhcp163  
       2013-05-13 11:59:00 +08:00
    可以先看下IEEE 2006的一篇总结,On-Road Vehicle Detection: A Review
    http://wenku.baidu.com/view/34855a1ea300a6c30c229fea.html
    crazybubble
        17
    crazybubble  
       2013-05-15 11:03:34 +08:00
    @holy_sin sift比较在行比较2张或者2个物体的相似度吧。这里只是检测图像里有没有车子要怎么做呢?
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