从图像中提取信息
问题描述：
什么是一些快速和可靠的方式来提取有关图像的信息？我一直在修补OpenCV，这似乎是迄今为止最好的路线加上它有Python绑定。从图像中提取信息
所以更具体，我想确定我所能关于什么的图像。因此，例如haar人脸检测和全身检测分类器非常棒 - 现在我可以看出，很可能存在图像中的人脸和/或人物以及多少人。
好 - 还有什么 - 他们看起来怎么样，是否有任何建筑物和若然是 - 小屋，写字楼等？有天空可见，草地，树木等等。
从我读过有关训练的分类检测对象，这似乎是一个相当艰苦的过程10000个错了图像和5000元左右的样品正确训练一个分类。
我希望有一些体面的周围已而不必为一大堆不同的对象做这一切我自己的 - 或者是有一些其他的方式去了解这样的事情？
答
如果没有关于您正在分析的图像类型和目的的更多说明，您的问题很难回答。
帖子的语气看来，你有兴趣的修修补补 - 这很好。如果您想修改，一个示例应用程序可能是使用小波分析进行虹膜识别。您也可以尝试运动追踪;我已经使用示例项目在OpenCV中完成了这个任务，这很有趣。您可以尝试图像分割以进行场景分析;拍一张室外照片并根据纹理和/或颜色分割图像。
对于您的训练集的大小必须是多大，没有硬编码。它非常依赖于应用程序。几百张图片就足够了。
最后，我很感兴趣，在自动化描述什么了一套有点相关的图像涉及到，而无需在他们的人看，说的过程中“啊，这些都是在托斯卡纳度假的一些照片。”虽然这将是非常难以拉开 - 也许更合理的事情就好像这张照片显示葡萄园，一些天空和别墅。 – Khorkrak 2010-06-08 02:38:43
这个特定的例子包括一个不适合的问题。葡萄园，天空和别墅都没有明确定义的对象。即使“房子”也没有很好的定义。我目前的工作是在音乐信息检索;那里，人们尝试做体裁分类。难度是相似的：爵士乐，摇滚，嘻哈和古典音乐不容易定义。一旦你确定了一些可以区分不同类别的定量特征，你的准确性可能会很低。也就是说，这个困难并没有阻止世界各地的研究人员尝试！ – 2010-06-08 02:47:11
是的，我知道这是一个邪恶的问题，但我相信肯定有一些方法可以通过训练有素的分类器获得一些有用的信息块 - 但是在哪里得到它们以及什么可能。我读过一个培训分类器的例子，它可以从各个角度识别一个碗 - 这需要一大套“是碗” - “不是碗”照片。 – Khorkrak 2010-06-08 03:07:23