我刚刚开始使用 OpenCV，我正计划构建一个具有计算机视觉的机器人。我希望让这个机器人能够识别对象类别以及单个实例。从某种意义上说，一般类具有类似于 Haar 的功能，而特定实例则具有 BIGG 功能。我本质上是想做这样的事情:
http://www.youtube.com/watch?v=fQ59dXOo63o
在视频中，使用了 kinect，但我只会使用一个相机。如果您观看视频，您会看到 kinect 显示一个对象，并在几秒钟后学会识别新对象。这基本上就是我想要做的；我不想一次创建数千个模板并训练软件，而是想让这个过程成为一个半手动的过程，让机器人一次学习一个对象。我对学习对象的类型没有限制，一切都是公平的游戏。

因为我正在处理大量可能会被训练的对象，所以我担心性能问题。如果我训练了 10,000 个对象，我会想象我的笔记本电脑可能会因某些算法而窒息。我目前对文档中的所有不同技术感到不知所措，而且我不知道使用什么。

你们将如何解决这个问题？

谢谢

最佳答案

以下是您提出的问题(无论您是否意识到):

https://stackoverflow.com/questions/7616553/