从物体检测中提取长度
Length extraction From object detection
我正在做一个项目，我需要找到检测到的长度 Object.I' 使用更快的 R-CNN 进行基本对象检测。
问题是我需要提取所述检测到的对象的长度，但我在检测到的图像中没有长度参考。是否可以进行长度估算？我读了一篇关于估计鱼的长度的论文[1]，但他们使用图像中的某种参考点作为鱼有多大的参考。
我还读到，如果我们知道相机到所述物体的距离，则可以通过使用像素到毫米的转换来估计物体的长度，但我认为这种方法不会给我们一个准确的结果长度估计。
参考文献：
[1] 使用机器视觉通过区域卷积神经网络从图像中估计鱼的长度：https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/2041-210X.13282
图像中对象的大小是相对的。它指的是物体越远，它在视网膜上的影像就越小。因此，如果有两个相同的物体，距离较远的物体在视网膜上的影像较小。例如，如果我们假设下面这张照片中的两条街道 lamps 大小相同，那么在视网膜上图像较小的街道 lamps 必须离观看者更远。由于最近街道 lamp 的图像在图片中最大，因此我们假设它离观察者最近。请注意，背景中的街道 lamps 看起来没有任何异常。尽管在视网膜上创建了一个较小的图像，但街道 lamp 看起来并不小。更远的街道 lamps 的正常大小是由于一种称为大小恒常性的机制。
因此，您将需要一个已知尺寸的参考对象，以便您可以使用它来查找其他对象的尺寸。
我正在做一个项目，我需要找到检测到的长度 Object.I' 使用更快的 R-CNN 进行基本对象检测。
问题是我需要提取所述检测到的对象的长度，但我在检测到的图像中没有长度参考。是否可以进行长度估算？我读了一篇关于估计鱼的长度的论文[1]，但他们使用图像中的某种参考点作为鱼有多大的参考。
我还读到，如果我们知道相机到所述物体的距离，则可以通过使用像素到毫米的转换来估计物体的长度，但我认为这种方法不会给我们一个准确的结果长度估计。
参考文献：
[1] 使用机器视觉通过区域卷积神经网络从图像中估计鱼的长度：https://besjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/2041-210X.13282
图像中对象的大小是相对的。它指的是物体越远，它在视网膜上的影像就越小。因此，如果有两个相同的物体，距离较远的物体在视网膜上的影像较小。例如，如果我们假设下面这张照片中的两条街道 lamps 大小相同，那么在视网膜上图像较小的街道 lamps 必须离观看者更远。由于最近街道 lamp 的图像在图片中最大，因此我们假设它离观察者最近。请注意，背景中的街道 lamps 看起来没有任何异常。尽管在视网膜上创建了一个较小的图像，但街道 lamp 看起来并不小。更远的街道 lamps 的正常大小是由于一种称为大小恒常性的机制。
因此，您将需要一个已知尺寸的参考对象，以便您可以使用它来查找其他对象的尺寸。