基于模型的物体识别方法
现在主流的物体识别的基本方法都可以集合为一类：基于模型的物体识别。基于模型的物体识别方法首先需要建立物体模型，三维物体识别价格，然后使用各种匹配算法从真实的图像中识别出与物体模型较相似的物体，它的主要任务就是要从二维或三维图像抽取的特征中，寻找出与模型库中已建好的特征之间的对应关系，以此来预测物体是什么。
这个方法主要涉及到两个难点，一是如何选取合适的图像特征以及如何改进，二是如何恰当的定义物体模型并建立抽取的特征与模型库中特征的对应关系。
物体识别的步骤
图像特征提取就是提取出一幅图像中不同于其他图像的根本属性，以区别不同的图像。如灰度、亮度、纹理和形状等等特征都是与图像的视觉外观相对应的；而还有一些则缺少自然的对应性，如颜色直方图、灰度直方图和空间频谱图等。基于图像特征进行物体识别实际上是根据提取到图像的特征来判断图像中物体属于什么类别。形状、纹理和颜色等特征是较常用的视觉特征，三维物体识别厂家，也是现阶段基于图像的物体识别技术中采用的主要特征。
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，天津三维物体识别，并在其周围绘制边框。物体识别将这两种任务结合起来，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。
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