在实际项目开发之前，用于特征检测（SIFT等）原型设计的OpenCV GUI版本？

Question

我有一个想法，我需要能够从渲染的三维数字电影中识别某些物体或模型。

经过有限的研究，我现在知道我所需要的是计算机视觉领域的特征检测。

所以，我想做的是：

1. 在电影中创建某个角色的一些屏幕截图（例如，前/后/左侧/右侧）
2. 播放电影
3. 在播放电影时，不断创建电影的新截图
4. 对于每个屏幕截图，执行特征检测（SIFT ?,使用openCV？）以查看我们的任何角色外观是否存在（如果角色距离较远并且因此看起来较小，或者如果角色是例如，则必须仍然可以识别它们。下）。
5. 找到角色时发出通知

这可以通过OpenCV实现，对吗？

“问题”是我必须学习c ++或python来开发这个应用程序。 如果我的电影和屏幕截图适用于我想要做的事情，这不是问题。

所以，我想首先测试我的电影截图。 是否有OpenCV的GUI版本，我可以输入我的测试数据，然后手动执行它的特征检测算法作为原型设计的手段？

任何反馈都表示赞赏。 谢谢。

Answer 1

没有OpenCV的GUI可以做你想要的。 您将能够在问题的某些方面使用 OpenCV，但没有现成的解决方案等着您。

虽然它确实可以解决您的问题，但这个问题的学习曲线很长。 如果你是一名专业人士，那么自己学习它的另一种方法就是聘请专家为你做这件事。 这会花钱，但节省你的时间。

编辑

就模板匹配而言，你通常不会用它来解决这个问题，因为你正在寻找的东西是改变外观和形状。 实际上没有任何“动态参数可以设置”。 你可以尝试的最接近的事情是有一个庞大的模板集合，试图覆盖你的目标可能采取的预期形式。 但它几乎不是一个优雅的解决方案。 另外它不会扩展。

接下来，关于面部识别的观点。 这是一种相关的，但大多数面部识别应用处理受控环境：照明，距离，姿势，角度等。在该受控环境之外，面部检测效果显着下降。 如果您正在检测电影中的对象，那么您的环境就不会受到真正的控制。

你可能想先试试准确检测里面的人物是，一个简单的问题，而不确定自己是谁 （视频监控，本质上）。 虽然听起来很简单，但你会发现它对于任意场景来说实际上都是微不足道的。 解决该问题的结果可能有助于识别字符。

Answer 2

MathieuLabbé有Find-Object 。 对我来说，开始理解描述符非常有帮助，因为你可以在视频运行时更改它们，看看会发生什么。

这可能为时已晚，但可能会帮助其他人寻找解决方案。

Answer 3

好吧，使用OpenCV，您可以获取视频文件的帧并对其进行任何计算。

您可以使用几种不同的方法来检测该图像上的字符，但要使其具有灵活性并不是那么容易，因此如果您的人躺在地板上，例如，如果您只输入该字符的参考图像，您甚至可以获得该人。

基本上，您可以尝试从您的参考图片集中提取所有重要特征，并拥有（在您的情况下是监督的）学习算法，该算法可以获得该角色的良好特征向量以进行分类。

然后，您需要编写播放视频的代码，并使用视频帧，例如每500毫秒（或其他您想要的），获取对象的分段，然后将该字符与您获得的参考值进行比较从你的学习算法。 如果有匹配，你的代码可以喊“Yehaaawww！” 或做其他事情......

但这一切都取决于你想要的灵活性。 您还可以尝试模板匹配或互相关，这基本上将参考图像移动到帧上并检查两个部分的相等程度。 但不幸的是，这对于旋转，变形或其他噪音非常敏感...所以如果它放下，你就不会得到那个人。 我怀疑你可以实时完成所有这些计算......

基本上：是的，OpenCV非常适合用于图像处理/计算机视觉任务。 但是它提供了很多方法和方法，你需要找到一种适用于你的图像的方法......虽然这不是一项微不足道的任务......

希望有帮助......

Answer 4

您是否尝试过像Cassandra这样的计算机视觉框架？ 只需点击一下鼠标就可以完全实现。

Answer 5

你有没有尝试过看牛津视觉几何组的一些工作？

他们的Video Google系统在很大程度上描述了您想要的实例检测。

他们在电视节目中命名人的工作也非常重要。 包含可以从Matlab运行的面部检测和面部特征管道。 你熟悉Matlab吗？