图像识别
最近在做一个项目，其中有一个问题如下：从图片中识别出人来
1、例如： 图片是从前上方拍的一个课室上课情况的图片，如何识别出是人还是书包，还是桌子呢？

2、环境：光线，亮度等发生变化，如何解决呢？

3、不知道可不可以做到人脸识别的程度，因为图片不是正面的，是前上方拍下来的。
（就我所知，第三点不可能实现）


就目前知道：
1、采用轮廓提取技术
2、采用模式匹配技术
希望各位大大提供一点提示

CSDN大牛最多，就是这一区了，来碰碰运气啦
[解决办法]
要有识别库吧或者识别规则
[解决办法]
我最近也在做类似的东西。你既要实现抠图还要匹配，有难度。抠图算法对光亮度非常敏感。
[解决办法]
OpenCV
[解决办法]
有个”研学论坛“，好多这方面的资料
[解决办法]
如果做工程就去看一下opencv文档，当然是最新版本。
opencv里要是没有，你直接去研究算法也不太现实，是吧？
[解决办法]
图片是从前上方拍的一个课室上课情况的图片，如何识别出是人还是书包，还是桌子呢？
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你要识别是人，书包，还是桌子？首先必有有一个数据库存着人，书包，桌子的信息。每次把图片中扣出的结果和数据库的记录匹配。
数据库存储 要识别的物体 特征值/特征信息：
1，颜色信息，可以以颜色直方图的形式
2，纹理信息，
3，形状信息，整个区域轮廓，边，中心等
[解决办法]
根据视频帧差分区分人与不动的东西（桌子，书包都不动）。

然后根据模式匹配以及颜色识别桌子和书包。

至于人的话，我觉得可以根据头顶来识别，用轮廓提取可以很容易把头顶与人身体其他部位分隔开来。而且头顶大小一般是固定的，具体的图像上的大小也是可以预料的。

以前做过类似的项目，不太成功，些许经验仅供参考。
[解决办法]
人脸识别
opencv有专门的函数
[解决办法]
不是人脸正面，人脸识别效果很难保证。
你想要识别人，书包，还是桌子，首先得建立一个数据库，指定什么东西是人，什么东西是书包，桌子。专业店讲就是建立一个特征数据库，保存物体的特征值：
1，颜色特征，最简单的直方图
2，纹理特征，
3，几何特征，形状，重心，轮廓等。
匹配的时候所有信息都要匹配。

当你得到一幅图片以后，进行抠图将感兴趣的目标抠出（论文可以google grabcut），将目标和数据库中记录进行匹配。
大致思路是这样，主要问题：特征数据库建立，抠图
[解决办法]