物体识别软件主要使用什么操作系统


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韩涛网名Hunter,IT爱好者小学接触计算机,在计算机行业已有11年台湾海峡两岸计算机大赛一等奖


一般为了调试方便使用Linux也看实際生产环境

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一个典型的物体识别系统往包含鉯下几个阶段:

特征提取特征选择,建模匹配,定位

预处理几乎是所有计算机视觉算法的第一步,

其动机是尽可能在不改变图像

承載的本质信息的前提下使得每张图像的表观特性(如颜色分布,整体明暗

尺寸大小等)尽可能的一致,以便于之后的处理过程预处悝有生物学的对应。

虹膜和视网膜上的一些细胞的行为类似于某些预处理步骤

入射光的动态区域等等。

预处理和特征提取之间的界线不唍全分明

叉在一起。它主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠

正几何失真等预处理操作因此也要求相应的設备来实现。

预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关

就需要先将车牌从图像中找出来,

才能对每个数字进行识别

应该在预處理阶段完成。

像预处理这种先验式的操作是不应该有的

目的服务,所以完全可以随意为之而没有“应该怎么做”的标准大部分情况丅

预处理是看着实验结果说话。这是因为计算机视觉目前没有一个整体的理论框

无法从全局的高度来指导每一个步骤应该如何进行

典型嘚预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。

像高斯模糊可以用来使得之后

而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响

是,有些特征本身已经带有预处理的属性因此不需要再进行预处理操作。

预处理通常包括五种基本运算:

编码:实现模式的有效描述适合计算机运算。

阀值或者滤波运算:按需要选出某些函数抑制另一些。

模式改善:排除或修正模式中的错误或不必要的函数值。

正规化:使某些参數值适应标准值或标准值域。

离散模式运算:离散模式处理中的特殊运算

特征提取的目的是从模式样本中提取能代表该模式特有的性質。

但又是最难以控制的一步

其准则是提取尽量少的特征,

但随之而来就有了矛盾

特征提取在分类之前完成,

并不知道哪些特征能使汾类误差最小

目前还无法解决这个矛盾。

从图像中得到重要的信息以交给下一层使用

而忽略不太重要的信息。

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