OpenCV 从训练视频集中识别对象，然后针对另一个视频进行测试答案

【问题标题】：OpenCV to Identify objects from training video set and then test them against another videoOpenCV 从训练视频集中识别对象，然后针对另一个视频进行测试
【发布时间】：2014-02-26 18:44:08
【问题描述】：

我的任务是使用 OpenCV 和 C++

阅读一组视频以创建一组图像/学习。
对视频中看到的对象进行分类
给图片加标签
对一系列测试视频进行测试以检查对象的测试结果符合预期。在它们周围画一个矩形并标记。

我是 OpenCV 的新手，但我很乐意在方法形成后立即使用 C++ 进行编程。我还计划在以后编写自己的函数。

我需要您的帮助来形成正确的解决方法，因为我必须从视频流中识别家居物品（杯子、毛绒玩具、电话、相机、键盘），然后在另一个视频流上进行测试。原始视频也有深度信息，但不知道如何使用它来帮助我。

【问题讨论】：

那么问题出在哪里？
问题是找到正确的方法。例如视频具有图像和深度分量。不确定如何从流式视频中识别不同的对象？另一个问题是确定我应该抓取帧并存储为图像还是应该使用某种内存处理。
最后一个问题是关于如何使用第一步中识别的对象标记测试视频。
cbm，计算机视觉中没有灵丹妙药。不同种类的物体需要不同的处理。更具体地说明您要识别的什么（以及对象根本没有帮助），否则没有人可以帮助您
顺便说一句，询问 SO 并不能替代自己的研究..
感谢 berak，感谢您的意见。当我被质疑时，我正在学习具体化。培训视频是一个 kinect 视频，具有简单背景的家用对象，例如娃娃、杯子、杯子、手机等。问题是识别它们，因为视频是连续的。一旦我的程序从中吸取了教训，接下来就是针对类似的视频进行验证。我正在寻找更好的方法。我正在考虑将帧作为图像抓取，然后将 obj 与它们隔离开来并针对测试视频进行测试。这种方法的问题是我会有一个很大的帧列表，并且学习者会耗尽内存。

标签： c++ image opencv object-detection

【解决方案1】：

了解支持向量机 (SVM)、特征提取（例如 SIFT/SURF）、SVM 训练和 SVM 测试。而且，要绘制矩形，请阅读 openCV 中的 findContour()、drawContour()。

方法：

检测物体（例如汽车/飞机等）。存储其轮廓的点
使用 SIFT/SURF 提取该对象的一些特征
根据提取的特征，使用 SVM 对对象进行分类（SVM 的输入将是提取的特征）
如果 SVM 说 - 是！这是辆车。然后，使用您在第一步中存储的轮廓点在其周围绘制一个矩形。

【讨论】：