物体识别的步骤

图片的预处理

预处理几乎是所有计算机视觉算法的一步，其动机是尽可能在不改变图像 承载的本质信息的前提下，河北令牌识别桌，使得每张图像的表观特性（如颜色分布，整体明暗， 尺寸大小等）尽可能的一致，主要完成模式的采集、模数转换、滤波、消除模糊、减少噪声、纠正几何失真等操作。

预处理经常与具体的采样设备和所处理的问题有关。例如，令牌识别桌方案，从图象中将汽车车牌的号码识别出来，就需要先将车牌从图像中找出来，再对车牌进行划分，将每个数字分别划分开。做到这一步以后，才能对每个数字进行识别。以上工作都应该在预处理阶段完成。在物体识别中所用到的典型的预处理方法不外乎直方图均衡及滤波几种。像高斯模糊可以使之后的梯度计算更为准确；而直方图均衡可以克服一定程度的光照影响。值得注意的是，有些特征本身已经带有预处理的属性，因此不需要再进行预处理操作。

物体识别介绍

物体识别（Object recognition）是一个通用术语，描述一组相关的计算机视觉任务，涉及识别图像中的物体。

图像分类涉及预测图像中一个对象的类别，对象定位是指识别图像一个或多个对象的位置，并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来，令牌识别桌系统，对图像中的一个或多个对象进行定位和分类，所以当人们提到物体检测或者目标检测时，其实指的是物体识别。

物体识别

物体识别是计算机视觉领域中的一项基础研究，它的任务是识别出图像中有什么物体，并报告出这个物体在图像表示的场景中的位置和方向。目前物体识别方法可以归为两类：基于模型的或者基于上下文识别的方法，二维物体识别或者三维物体识别方法。对于物体识别方法的评价标准，Grimson 总结出了大多数研究者主要认可的 4 个标准：健壮性（robustness）、正确性（correctness）、效率（efficiency）和范围（scope）。

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