Обучение каскадному классификатору OpenCV

Я ссылаюсь на это руководство и этот файл для обучения моего собственного классификатора. Но я столкнулся с несколькими вопросами.

  1. Я использовал objectmarker.exe для создания info.txt. В info.txt каждая запись имеет разную ширину и высоту, но обе записи имеют прямоугольное соотношение. Итак, что я должен установить значение аргумента ширины и высоты в файле 02 haarTraining.bat?

  2. Ширина и высота отрицательного образца также должны соответствовать положительному образцу?

Обновлено 20.06.2017

Например, я использовал objectmarker.exe, чтобы отметить следующие 2 изображения (отмеченная область представлена ​​зеленым прямоугольником). Однако ширина и высота этих двух прямоугольников не совпадают.

В info.txt:

rawdata/IMG_20170616_170411.jpg 1 993 424 201 284 
rawdata/IMG_20170616_170544.jpg 1 895 994 69 95

Поэтому я не знаю, как настроить аргумент ширины и высоты в файле 02 haarTraining.bat.

введите здесь описание изображения введите описание изображения здесь


opencv classification cascade-classifier
person SinLok    schedule 19.06.2017    source источник
comment
не смотрели видео полностью, но похоже, что они выбрали ВСЕ положительные образцы как numPos, что не так хорошо! Вы потеряете несколько положительных образцов на каждом этапе, поэтому положительных образцов должно быть больше, чем numPos.   -  person Micka    schedule 19.06.2017
comment
Не понимаю, почему положительные образцы ›numPos. numPos используется, чтобы сообщить haartraining.exe, сколько образцов используется для обучения. Следовательно, значение numPos должно быть равно количеству положительных выборок. Я ошибся?   -  person SinLok    schedule 20.06.2017
comment
numPos - количество положительных образцов на этапе! Если ваш minHitrate равен <1 (что должно быть), вы потеряете несколько положительных образцов на каждом этапе.   -  person Micka    schedule 20.06.2017
comment
stackoverflow.com/questions/44337461/   -  person Micka    schedule 20.06.2017

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

  1. так соотношение сторон ваших положительно отмеченных образцов фиксировано? Выберите минимальный размер объектов, которые вы все еще хотите обнаруживать, но достаточно большой, чтобы иметь все необходимые функции (так что, возможно, вам придется тренироваться несколько раз и выбрать лучший - так было сделано в исходной бумаге для распознавания лиц).

  2. отрицательные образцы просто не могут содержать целевые объекты, размер не имеет значения, каждое (под-) окно изображения (измененного размера) в каждом отрицательном образце будет использоваться в качестве отрицательного образца.

Например, если вы хотите обнаружить на изображении кошек с размером выборки 28x24, вы можете предоставить изображение для просмотра улиц 8000x6000 без каких-либо кошек, что автоматически предоставит огромное количество отрицательных образцов размером 28x24 для обучения.

person Micka    schedule 19.06.2017
comment
Соотношение сторон не фиксировано. Я обновил пример, не могли бы вы дать мне какое-нибудь предложение? - person SinLok; 20.06.2017
comment
вам нужно будет исправить соотношение сторон и отрегулировать отмеченные области (например, добавить фон), чтобы они соответствовали соотношению сторон. Однако, если вы можете немного исказить объекты (например, соотношение сторон почти фиксировано), то, возможно, вы измените размер отмеченных объектов. Чтобы выбрать размер выборки, вы можете использовать среднее / медианное соотношение сторон. - person Micka; 20.06.2017