是否可以物理使用 Visual Recognition API？答案

【问题标题】：It's possible use the Visual Recognition API physically?是否可以物理使用 Visual Recognition API？
【发布时间】：2017-02-18 15:56:29
【问题描述】：

我想知道是否可以在物理上使用 Visual Recognition API，作为区分对象以选择它们的工业传送带，或者在机器人中使用。

【问题讨论】：

只要你能用“好”和“不好”的图像进行训练，就可以。不过，它只是一个 API - 当然，您必须将图像连接到 VR 中，并处理响应以采取您想要的任何操作。
感谢您的回答。我很可能不得不使用 Arduino 或 PLC，因为这是一个学校项目。考虑到这一点，您会建议什么，使用 Watson API 或使用 OpenCV，您会推荐哪种价格合理的相机？我在 Youtube 上看到了一个使用 Kinect 的项目，但我不知道它是否会运作良好。

标签： ibm-watson visual-recognition

【解决方案1】：

您的相机需要具有一定的分辨率，以便经过训练的 Visual Recognition 实例能够区分不同物理方向的不同对象。 Visual Recognition 实例需要使用“好”和“不好”的图像进行训练。如果您正在查看传送带上的对象，则需要使用相关对象在各种不同方向（侧面、背面等）的“好”图像以及各种“不好”图像进行训练" 图像（同样以不同的方向）。训练完实例后，您只需调用 API 并传入您想要“查看”的图像，它就会根据您所做的训练返回它“认为”的对象是什么。

【讨论】：

谢谢你，这对我有帮助。有没有好价钱的相机推荐给我？
我没有建议。如果将相机用于工业输送机示例，我只会关注分辨率和恢复速度。换句话说，如果你现在从相机中抓取一帧，你需要等待多长时间才能抓取下一帧？相机可以多快将图像传输到您的应用程序，然后您可以将其发送到 Watson 进行分类？这个速度很重要。