图像中的 目标识别 特征是如何定义并计算提取的？
图像识别中，目标分割、目标识别、目标检测和目标跟踪这几个方面区别是什么？ 本题已收录至知乎圆桌：人工智能·机器感知，更多「知识产权」相关话题欢迎关注讨论
我用MATLAB计算出了图像目标区域的像素点个数，请问知道了目标区域的像素点怎么计算目标区域的面积？ 下面是一个简单的计算轮廓包含起来的像素点的个数的程序：step 1clear allclcI=imread('test.bmp')；读入图片bwI=im2bw(I，0.5)；转化为二值图像L=bwlabel(bwI，4)；将四连通区域进行标记[r，c]=find(L=1)；查找其中的白色区域，r是白点的所在行组成的向量，c是白点所在的列组成的向量step 2%去除r中重复的数new_r=[]；for i=1：length(r)nn=find(new_r=r(i))；if isempty(nn)，new_r=[new_r r(i)]；endendstep 3sum_zeros=0；轮廓中总的点的个数for i=1：length(new_r)n=find(bwI(new_r(i)，：)=1)；查找有白点的行中白点所在的位置if length(n)=1，continue；end%如果该行中只有一个白点，则返回num_zeros=n(end)-n(1)+1-length(n)；否则计算夹在白点之间的黑点的个数sum_zeros=sum_zeros+num_zeros；end就是这样的，比如这一行是这样的001110000011100，那么step3中的n就是一个向量：3 4 5 11 12 13，这六个数分别是这行中白点的位置，那么其中的夹在1之间的0的个数就是：13-3+1-6=5。
由一阶导数图像如何判断极值点和拐点个数？ 从导数图像可知，导函数f′（x）有3个零点，且a，b2个零点左右两侧导数值均变号，则说明函数f（x）有2个极值点．导函数f′（x）在b、c中间最高处、c点两个地方取得极值，即这两点处二阶导数f″（x）为0，且在bc中间最高点左侧导函数斜率大于0，右侧导函数斜率小于0，所以bc中间最高点为拐点；c点左侧导函数斜率小于0，右侧导函数斜率大于0，所以c点也为拐点．拐点还可能出现在不可导点，即虚线处那点的情况：从图中可知，左侧二阶导数f″（x）小于0，右侧二阶导数f″（x）大于0，故虚线处也是拐点．综上所述，函数f（x）有2个极值点，3个拐点．故答案选：B．全部手打的，望采纳！
图像识别技术可以识别出物体数量吗 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
软件 有什么可以拍照识别图中的物品数量的嘛？ 不是很清楚问题的细节，所以只能凑数回答一下。民用的不知道，工业应用的做过一些。比如电子行业，电子元…
想用opencv识别图像中特定物体的个数，怎么做到？ 1：对这方面没有太多经验，也不清楚你的使用场景，个人只做过最简单的多目标检测跟踪。思路大概就是对于已.
