有没有办法在图像中的物体周围创建一个多边形(不是矩形(以进行物体识别。
请参考以下图片：我正在寻找的结果和原始图像.
我不是在寻找这样的边界矩形。我知道迁移学习的概念，使用预先训练的模型进行对象识别和其他对象检测概念。
主要目的是检测对象，但不使用边界框而是使用拟合多边形给出结果。链接到一些资源或论文会有所帮助。
这是一个非常简单(也有点笨拙(的想法，但它可能会有所帮助：采用每像素场景标记算法，例如SegNet，然后将生成的分割图像转换为二进制图像，其中白色像素是感兴趣的类别(在您的示例中，白色表示汽车，黑色表示其余(。现在计算边缘。您可以将这些边缘添加到原始图像中，以获得与所需结果类似的结果。
你想要
的称为图像分割，它与对象检测不同。常见对象类(例如汽车、自行车、人、狗,...(的最佳性能方法使用经过训练的 CNN 来实现，通常称为语义分割网络真棒链接。从理论上讲，这将在图像中为您提供与所需对象相对应的区域。之后，您可以使用所谓的凸包来拟合封闭多边形。