使用自动学习算法从带有训练数据的图像中进行目标检测

Question

我正在尝试制作一个将执行2个任务的应用程序。

1. 从图像中获取一些对象，例如实际上是交通信号灯的矩形。
2. 在训练数据中找到该选定对象，训练数据实际上是大量图像。

我搜索找到了一个可以使用的OpenCV库，但是我该如何启动它呢？如何从图像中检测出某些特定形状并以匹配概率在训练数据中找到它。

还有什么算法可以自动学习..？

Answer 1

您将需要将矩形的坐标以及图像路径存储在CSV文件中（例如）。 然后，您将图像与坐标一起加载，以将交通信号灯作为子图像。 我认为，这回答了问题1。

然后，您会将这些子图像（这将是您的正数据集）和一些负数据（可能是图像的不与交通信号灯重叠的部分）一起馈入到机器学习算法（如HOG SVM）中。 这里有一些不错的Python教程： http : //www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-iented-gradients-object-detection/我认为这将引导您解决问题2。

这是否回答你的问题？ 还是我误解了？