从图像中提取信息

Question

有哪些快速且可靠的方法可以提取有关图像的信息？我一直在修补 OpenCV，这似乎是迄今为止最好的路线，而且它有 Python 绑定。

所以更具体地说，我想确定我能对图像中的内容做些什么。因此，例如，哈尔人脸检测和全身检测分类器非常棒——现在我可以判断图像中很可能有人脸和/或人，以及有多少人。

好的 - 还有什么 - 是否有任何建筑物，如果有，它们看起来是什么 - 小屋、办公楼等？是否有可见的天空、草、树等。

从我所读到的关于训练分类器检测对象的文章来看，训练分类器需要 10,000 个左右的错误图像和 5,000 个左右的正确样本，这似乎是一个相当费力的过程。

我希望周围已经有一些像样的东西，而不是必须自己为一堆不同的对象做这件事——或者有其他方法可以解决这类事情吗？

Answer 1

如果不进一步说明您正在分析的图像类型和您的目的，您的问题很难回答。

帖子的语气似乎您有兴趣修修补补——这很好。如果您想修改，一个示例应用程序可能是使用小波分析的虹膜识别。您也可以尝试运动跟踪；我已经使用示例项目在 OpenCV 中完成了这项工作，这很有趣。您可以尝试进行图像分割以进行场景分析；拍摄户外照片并根据纹理和/或颜色对图像进行分割。

对于您的训练集必须有多大没有硬性数字。它高度依赖于应用程序。几百张图片就足够了。