【问题标题】:What can I detect with the haar classifier?使用 haar 分类器可以检测到什么?
【发布时间】:2015-01-26 03:41:13
【问题描述】:

假设我想训练级联来识别一个对象,但是这个对象有不同的形状。例如,如果我想识别一个杯子。你知道杯子有很多种形状,但它们也有相似之处。或者另一个例子:方向盘。你总能看出这个物体是一个方向盘,但它有不同的形状。我的问题:我可以训练级联来识别一个对象的大多数不同形状吗?

【问题讨论】:

    标签: opencv object-detection haar-classifier cascade-classifier


    【解决方案1】:

    如果你训练一个级联,由于正样本的高方差,你最终会得到很多误报。

    但是,如果您有 20 个稳定的分类器,专注于不同的形状,您可以 OR 并使用它们。

    方向盘套建议

    • 不要使用转向轮作为正,只使用 0 度轮,这会使分类器收敛到某物上。

    • 按形状相似性对车轮进行分组(颜色对于提升的级联并不重要,背景并不重要,因为汽车具有相似的仪表显示)并在这些组上训练级联

    • 在所有旋转中搜索一个轮子 - 注意对称性 - 因为增强的级联是旋转不变的 - 并且方向盘很可能被转向。

    【讨论】:

    • 谢谢您的回答“或”是什么意思,我不确定我是否理解您所说的仅使用 0 度轮子。
    • 逻辑或。 0 度 = 无转向。汽车直行:) 不向分类器提供旋转。
    • 所以你说为不同的形状创建不同的分类器,并在对对象进行分类时对我的应用程序中的不同 xml 使用逻辑 OR?
    • 好的,谢谢!您能否建议在训练时使用的任何参数,并且您可以猜测不会有大量的正面图像。我应该使用创建样本来创建更多的正样本吗?哪个应该更大:正面图像的数量还是负面图像的数量?
    • 负数应该大于,至少 100 * 个正数。创建样本也将是一个很好的增强
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