物件辨識學習 - 1

看了一篇Siraj Raval 的物件辨識教學，直撥錄製下來的，
它是用OpenCV來實現辨識功能，
我原本期待OpenCV真能做到簡單辨識我要的物件，
可惜畢竟OpenCV 終究只是影像處理，
所以它用的原理是將草草莓的顏色強化，
再將其紅色區域標示出來，
雖然在單一的草莓圖裡，的確可以辨識出來，
但如果是一坉草莓，或是白草莓，
甚或是紅色的東西，
它可能就會辨識不出來，
或誤認為是草莓了。

簡單說，它只是辨識出紅色的區域，
而不是真的由AI去辨識出草莓，
這對簡單的圖形很有用，
因為不用經過大量的運算，即可辨識出特定顏色或形狀，
速度可以很快。

但若圖形內容數量多或複雜時，
就沒作用了，
而且，其實這支程式也不知道它標出來的東西是什麼。
基本上，這支程式是沒AI功能的。

但如果用在RPi 上可以速度非常快的執行，
AI在RPi 上，可能效果不好吧，我猜。

等我學到了再說⋯⋯

另外找到了這篇，也是單純用OpenCV 來做，但有圖像辨識的功能，
好像比較有深度，我試著用我的手機當辨識物，
sample 是開機畫面的手機，
不管是正面或是正面斜面，可以很快地辨識出來，
但是若關機，或是背面，因為畫面差異太大，
它就無法辨識。
而且sample 必須佔滿整個sample 的畫面，
如果你隨便拍一張sample 照，
還先必須將它修成滿版才行，
不知圓的它能不能辨識出來。
也就是說，對於靜物它可以很快地辨識，
但如果形狀或色彩變化太大，它就無法辨識了。
如果要做為動物的辨識，就可能沒辦法了。
但仍不失為一個有效的方法。

PS. 試了一個圓柱體的盒子，以斜的方式拍攝當sample，果然它只能辨識出斜角度的圓盒，以正面或伏面，它都認不出來。因為底部是純白的，以底部為主，同樣的角度，它也認不出來。還有，大小必須和sample 類似，拉太遠或太近，同樣它也辨識不出來。但它的SIFT 演算法還是值得了解一下。