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我正在尝试使用 opencv 2.4.2 中的 SURF、FERN、FREAK 等算法进行对象识别。
我使用的是来自 opencv 示例的程序，没有修改 - find_obj.cpp、find_obj_ferns.cpp、freak_demo.cpp
我尝试更改算法的参数但没有帮助。
我有我的训练图像、测试图像和 FREAK 识别的结果 here
如您所见，结果非常糟糕。
我有几个问题:
为什么这些算法适用于灰度 图像？很明显，对于我上面的训练图像，如果包含 RGB，则可以轻松检测到对象。是否有任何技术考虑到这一点。
还有其他提高性能的方法吗？我尝试摆弄功能参数但效果不佳。
最佳答案
我在你的图像中观察到的第一件事是，物体是平面并且没有纹理差异......我的意思是你使用的所有特征检测器都是为了寻找 View 不变的角，这意味着它们是图像中的关键点它们具有独特的邻域和良好的 x 和 y 导数。我已经上传了我的分析……看图
如何知道我说的是对的？
只需转到您在对象上找到的关键点的描述符值并查看这些值，您会看到其中大部分为零...因为描述符是对角点周围边缘变化的描述具体方向(有关详细信息，请参阅冲浪文档)。
你要检测的物体看起来像手机，所以你只要把物体或手机倒过来重复实验，你肯定会得到好的结果......因为在正面通常物体有更多的纹理，如开关、 Logo 等。
这是我上传的结果， 
关于opencv - 物体识别性能不好，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11920483/
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