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简单的识别物体数量应该用什么做?

发布时间:2019-09-17

最主流的就是自动驾驶监测路况车辆,自动化农场监测植物的生长情况等等。

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物理识别是指对目标物的物理、化学和生物学的量化认识。如视觉包括明暗、色彩、大小、形状、远近、受力、活力、运动状态等。听觉包括声音的大小、频率、方位、波形等;触觉包括温度、硬度、湿度、状态等;嗅觉和味觉包括物质的组成及化学成分。现在科技(传感器)与电脑相结合,在识别范围和识别精度方面已经超过人的自身的能力,而且可以程序化。
所有的物体都有自己特有的物理和能量特征。物理特征如形状、大小、结构等外部特征,及组成成份及结构等内部特征。能量包括重力(重量)、磁力、声波及电磁波谱特征(y射线、X射线、可见光、红外线到无线电波)。颜色和温度等的异同是识别物体的标准。凡是属于同一属性的物质具有相同的物理特征和能量特征,也就可根据物理的和能量特征的差别来区别物体的属性。这是基本原则,但在少数情况下,会略有变化。

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太多的应用了。车牌识别,人脸识别,淘宝上物品识别等等多了去了。

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这个问题也太笼统了。一般的边缘检测技术,应该是大致可以的。但也要看你有多少个物体,每个物体在图片里面是不是有清晰的边缘

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将字符定位,然后进行分割成一个一个的独立字符。可以准备一下字符样本,丢进opencv中的bp神经网络训练分类器,用训练好的分类器去对切分的字符进行识别。一个基本的思路,网上应该很多。

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物理识别是指对目标物的物理、化学和生物学的量化认识。如视觉包括明暗、色彩、大孝形状、远近、受力、活力、运动状态等。听觉包括声音的大孝频率、方位、波形等;触觉包括温度、硬度、湿度、状态等;嗅觉和味觉包括物质的组成及化学成分。现在...

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太多的应用了。车牌识别,人脸识别,淘宝上物品识别等等多了去了。

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最主流的就是自动驾驶监测路况车辆,自动化农场监测植物的生长情况等等。

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本质是个物体识别问题。可以去参考下opencv人脸识别,行人识别的例子,一般识别之后,个数就已经知道了。比如人脸,检测完人脸之后有几个矩形框就有几个人脸。

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首先它们两个都适用于正项级数,比较判别法一般适用于通过加减运算后,剩余的级数能够判断出敛散性的,比如一些复合级数(两个级数的和)等可以考虑用这种方法来判断,比较判别一般适用于级数中含有指数级数的情况,当然也不绝对。 希望对你有帮助

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考虑的空间尺寸远远大于物体的尺寸,物体本身的尺寸对判断物体的力学、动力学性质没有影响或者影响很小,比如在足球场里面就可以把人看做质点

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