ORB 特征描述符答案

【问题标题】：ORB feature descriptorORB 特征描述符
【发布时间】：2013-01-01 08:46:13
【问题描述】：

我需要对我的机器人进行编程，以便它能够找到被要求拾取的物体并将其带到指定位置。我尝试过简单的 img 处理技术，例如过滤、轮廓查找。这似乎效果不佳。我想使用 ORB 特征提取器。这是一个示例图像。感兴趣的对象是球。简而言之，我如何训练我的机器人捡球或其他物体，任何示例程序都会有所帮助。如何使用 ORB。如果可能的话，提供一个例子。提前谢谢

http://i.stack.imgur.com/spobV.jpg http://i.stack.imgur.com/JNH1T.jpg

【问题讨论】：

ORB 可能不是您完成此任务的最佳选择。您提供的对象不包含太多表面纹理，ORB（和许多其他特征检测器）需要能够区分对象。
检测此类物体的最佳或更好的选择是什么。我能够将图像处理成更多这种形式[看这里answers.opencv.org/question/6090/locate-the-circle-in-the-image/…，但过程的最终输出会随着球的颜色而变化（我更新了红色的色调值）照明和环境，例如 [pasteall.org/pic/43818] .是否有统一的管道来检测球和其他没有太多纹理的简单物体？？

标签： opencv vision

【解决方案1】：

您可以尝试使用 Haar 分类器等基于学习的算法来检测任何对象。多亏了 OpenCV，所有的培训过程都非常精简。您所要做的就是用一些真实图像（对象的图像）和错误图像（任何可能没有对象的图像）来训练您的分类器。

以下是一些链接供您参考。

用于圆珠笔检测的 Haar 训练器：http://opencvuser.blogspot.com/2011/08/creating-haar-cascade-classifier-aka.html
用于香蕉检测的 Haar 训练器 :) :http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

【讨论】：