【问题标题】:Negative sample image dimensions for training cascaded classifier in OpenCV?在 OpenCV 中训练级联分类器的负样本图像尺寸?
【发布时间】:2014-04-20 14:28:07
【问题描述】:

所以从here 开始,我现在需要收集负样本,以便使用 OpenCV 进行级联分类。 对于正样本,我知道所有样本都应该具有相同的纵横比。

负样本呢?

它们是否都应该大于正样本(因为 OpenCV 会将正样本粘贴到负样本之上以创建测试图像)。

都应该一样大吗?

它们可以是任意大小吗?

它们之间也应该具有相同的纵横比吗?

【问题讨论】:

    标签: opencv sample training-data cascade-classifier


    【解决方案1】:

    来自OpenCV doc on Cascade Classifier Training

    负样本取自任意图像。这些图像不得包含检测到的对象。 [...] 描述的图片可能有不同的尺寸但每张图像都应该(但不是必然)大于训练窗口大小,因为这些图像用于将负图像二次采样到训练大小。

    【讨论】:

    • 一般来说,负片图像的尺寸是多少? 320x400 图像是否太大?我的意思是,我是否应该将图像缩小到至少接近窗口大小 (40x40)?
    • @user961627 让它们靠近会更好地从图像中采样。
    • 谢谢!我希望你不介意,但是,你对这个后续问题有什么想法吗? stackoverflow.com/questions/22610142/…
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