物体检测 | Syslab使用手册

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函数名	简介
detectFASTFeatures	使用 FAST 算法检测角点
detectHarrisFeatures	使用 Harris–Stephens 算法检测角点
detectORBFeatures	检测 ORB 特征点
extractFeatures	提取兴趣点描述符
matchFeatures	查找匹配的特征

物体检测使用卷积神经网络（CNN或ConvNets）进行分类、物体检测、迁移学习，创建定制化检测器物体检测是一种计算机视觉技术，用于定位图像或视频中的物体实例。物体检测算法通常利用机器学习或深度学习来产生有意义的结果。当人类查看图像或视频时，可以在瞬间识别和定位感兴趣的物体。物体检测的目标是用计算机复制这种智能。物体检测的最佳方法取决于您的应用和您要解决的问题。深度学习技术需要大量标记的训练图像，因此建议使用 GPU 以减少训练模型所需的时间。基于深度学习的物体检测方法使用卷积神经网络（CNN 或 ConvNets），如 YOLO，或使用单次检测（SSD）。您可以训练自定义物体检测器，或通过迁移学习利用预训练的物体检测器，这种方法使您可以从预训练的网络开始，然后对其进行微调以适应您的应用。物体检测的机器学习技术包括聚合通道特征（ACF）、使用方向梯度直方图（HOG）特征的支持向量机（SVM）分类，以及用于人脸或上半身检测的 Viola-Jones 算法。您可以选择从预训练的物体检测器开始，或创建自定义物体检测器以适应您的应用。函数检测物体使用点特征检测物体函数名简介 :--- :--- detectFASTFeatures 使用 FAST 算法检测角点 detectHarrisFeatures 使用 Harris–Stephens 算法检测角点 detectORBFeatures 检测 ORB 特征点 extractFeatures 提取兴趣点描述符 matchFeatures 查找匹配的特征

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