OpenCV 结构化边缘检测器的模型文件

Question

OpenCV 基于 P. Dollár 和 C. Zitnick 在 "Structured Forests for Fast Edge Detection" (2013) 中概述的基于随机森林的方法实现 StructuredEdgeDetection。作者发布了an implementation for Matlab，还有one for Python，两者都包含基于BSDS500数据集的预训练模型。

OpenCV 实现似乎缺少预训练模型，我也无法发现它提供的唯一构造函数所期望的格式：

Ptr<cv::StructuredEdgeDetection> createStructuredEdgeDetection(String model)
唯一可用的构造函数
参数：model – 模型文件名

文档也没有概述如何训练 OpenCV 实现，所以我一无所知。

回顾一下，如何使用 OpenCV 实现？是否有可用的训练模型？如果没有，如何使用 OpenCV 进行训练？

Answer 1

您可以使用this model 来自opencv_extra ximgproc 测试数据。

如果您想训练自己的模型，可以按照OpenCV tutorials 上的说明进行操作。

图片：

边缘：

代码：

#include <opencv2\opencv.hpp>
#include <opencv2\ximgproc.hpp>

using namespace cv;
using namespace cv::ximgproc;

int main()
{
    Ptr<StructuredEdgeDetection> pDollar = createStructuredEdgeDetection("path_to_model.yml.gz");

    Mat3b src = imread("path_to_image");

    Mat3f fsrc;
    src.convertTo(fsrc, CV_32F, 1.0 / 255.0);

    Mat1f edges;
    pDollar->detectEdges(fsrc, edges);

    imshow("Image", src);
    imshow("Edges", edges);
    waitKey();

    return 0;
}