Image processing 从智能手机捕获训练图像以进行建筑物识别的最佳策略是什么

我想知道什么是从智能手机摄像头拍摄图像的最佳机制，以便 将这些图像与我的数据集进行匹配，此外，我计划使用SURF算法进行特征提取和描述。当我应该拍摄训练集时，我应该如何拍摄照片（即高度或宽度或两者）。以及我平均需要多少张照片 对于每一个感兴趣的建筑物？ 如果有人能指引我，我将非常感激

每个兴趣建筑平均需要多少张图片

简单的回答是“够了”。建筑物的大小、形状、细节等各不相同。您应该实现某种算法来检测和注册特征，并向其提供新数据，直到您没有检测到任何新特征，并且只检测到旧的和已经检测到的特征。您可能有一个以百分比表示的“学习”系数，从0%开始，当N个新图像不再检测到任何新特征时，一直到100%。然后，您可以将其调整到70%或其他程度，这取决于您希望为给定建筑创建功能配置文件所花费的时间和资源

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然后，对于一些建筑，它可能会拍摄5张图像，对于另一个建筑，它可能会拍摄500张图像。但是你会有一个算法知道什么时候足够。

我不知道为什么不清楚，我在问每栋建筑平均需要多少张图片，以及如何拍摄图片？在宽度或高度或两个方向上。嗯，一栋建筑可以是一栋小房子，一座天高的摩天大楼，一座大型购物中心，细节可能会有所不同，从建筑的基本形状到墙上的贴花或灰泥装饰，你真的期望一个“平均数”吗？是的，你今天是真的，我拿了一些，有一些因为规模而不能拿，我是新来的CV。在您看来，我能遵循的最佳策略是什么？非常感谢您澄清情况。@Abogaseem:此外，您可能还对斯坦福移动视觉搜索团队的工作感兴趣：查看他们的网站，其中包括地标，这也解释了他们是如何在旧金山获得170万幅建筑图像的。