图像分类的神经网络（OpenCV/Emgu）

Question

我对神经网络还不熟悉，已经查看了emgu和论坛上的（稀少的）代码示例。然而，我无法弄清如何使用OpenCV中的神经网络实现来对图像进行分类。

例如：

1. 类别：车辆（子类别：汽车、摩托车、卡车等）、建筑物：房屋、摩天大楼、小屋等）、人物：男性、女性等 动物：狗、猫、老虎等。

请问有人能提供一些代码示例或指针吗？非常感谢您的帮助。

- Mikos

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你想立即将图像分类为完整的层次结构吗？我不知道OpenCV的学习代码，但如果你从更基本的任务开始，比如“图像是否包含人脸”，并向神经网络提供人物肖像和荒凉景观的照片，你可能会更成功。 - Fred Foo

谢谢，我知道如何从图像中提取特征 - 边缘、形状、颜色等等。但是我对人工神经网络一无所知，不知道如何设计和操作它。因此需要一个起点。 - Mikos

这个项目完全符合您的要求：图片自动语言索引（ALIP）。 - Dullson

Answer 1

你的任务已经超出了当前图像分类技术的水平。先从简单的东西练起，比如数字识别。

同时，可以查看ASIRRA项目，它涉及猫/狗分类问题。

- Don Reba

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我认为这个帖子有所不同：http://stackoverflow.com/questions/1559843/what-problems-have-you-solved-using-artificial-neural-networks 有一些神奇的东西是通过神经网络实现的。 - Neil N

@NeilN，那个帖子列出了一些很棒的ANN用途-我之前看过它，谢谢你提供链接。 - Don Reba

嗨，唐，我不认为这项任务超出了神经网络和当前最先进的图像处理能力的能力范围。通过充分的尽管非常复杂的预处理和特征匹配算法，这种类型的图像处理确实是可能的。我读过军事研究背景下的论文，其中有这样的能力。然而，我认为你在暗示这个过程可能超出了大多数人的能力时是正确的，必须在实现这样的应用程序上进行大量的财务和时间投资。干杯 - Chris

哦...没想到这么难。特别是考虑到CBIR是一个活跃的研究领域（例如like.com等）。 - Mikos

Answer 2

如果你想尝试数字识别，这是两个我参加神经网络课程的第一个作业中使用的数据集。

- user670416

Answer 3

完全同意Don Reba的观点。更具体地说，您很可能没有足够的数据来解决您正在尝试的问题。事实上，Stuart Geman在过去几年中发表了一篇演讲，认为分类思维可以以这种方式“解决”视觉问题是不现实的。它被称为{{link2：“Google和VC维度”}}。

数字识别和那种“规模”的问题更容易通过大量数据来解决。

- Chris A.