【发布时间】：2016-02-20 18:35:11
【问题描述】：
我正在从事一个教育项目，我需要检测物体，主要是门窗。我试图找到特定的算法来做到这一点。
这是项目中检测所有对象并让用户选择他想要的对象的第一步。然后在下一步中系统将准确地定义对象的边缘。
我想通过背景或重叠对象的颜色变化来检测对象。我需要一个算法来开始。我开始学习色彩空间，我选择了 hvs 色彩空间。我阅读了很多论文，我知道它们是如何工作的，但我仍然很困惑，不知道什么算法会真正有帮助。
【问题讨论】：
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没有可靠的通用对象检测/分类方法。你需要经历试错。如果您有经验，那么您会感觉到哪种算法可能有助于解决哪个任务，但试验和错误通常仍然存在...如果您想帮助往哪个方向前进 您总是必须提供一些输入图像样本 你想要处理，因为每种类型的图像都不同，因此使用的方法也不同。从模糊的描述窗口/门我们对图像本身一无所知（构图、颜色、照明、噪声、模糊、背景）
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正如 Spektre 所说，该算法将针对您的具体情况。是门的设置属性吗？例如，该系统仅适用于所有门均为灰色且在同一位置有一个小窗户的建筑物。这意味着您可以使用模板匹配、颜色匹配、边界框等的组合。Windows 更加复杂，因为您可以通过它们看到任何东西。它们可以是各种形状和大小，可以是树木、停车场或其他任何东西。也许找到关闭百叶窗的窗户可能会更容易。这一切都特定于您的问题
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图像将由用户拍摄。所以它可以是任何门/窗。它们没有规格，它们可能是具有任何形状/颜色的门/窗的室内图像或室外图像。感谢您重播
标签： algorithm image-processing computer-vision detection