【发布时间】：2014-07-05 15:51:08
【问题描述】：
在滑动窗口对象检测器中，是否可以“智能”地进行对象检测？例如，如果一个人正在寻找一辆车，他们不会仰望天空寻找一辆车。但是使用滑动窗口的目标检测器会在整个图像（包括天空）上滑动窗口并在每个窗口上运行目标分类器，从而浪费了大量时间。有没有什么技术可以确保它只出现在合理的地方？
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我知道我们必须至少查看所有内容一次，但我不想在每个窗口上运行繁重复杂的分类器。也许是某种预分类分类器？
【问题讨论】：
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好吧，至少他必须做一次，所以他知道天空在哪里。如果天空被物体覆盖怎么办？
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也许可以研究显着性和人类注视研究。一种天真的方法是只运行一个简单的边缘过滤器，进行归一化并对强度求和。高强度表示更多信息，值得用更多的计算机时间检查。这取决于您使用的分类器类型。例如，在 opencv 中实现的 Haar 级联检测器已经通过拒绝器执行此步骤，每个拒绝器执行类似于边缘过滤器的简单计算。因此，预计不会有太大的性能提升。
标签： python image-processing computer-vision classification