【发布时间】：2023-04-04 10:10:02
【问题描述】：
我正在尝试从 OpenCV 训练 CascadeClassifier 以检测简单的高对比度公司徽标，但它不起作用。它检测到的看起来只是随机的图像补丁。它甚至不适用于原始样本。我正在使用 opencv_createsamples 从单个原始徽标图像在纯白色背景上创建一组正片。
同时，我能够使用来自真实文档的许多样本成功地训练一个级联来检测邮票。这对我来说看起来很奇怪，因为邮票比公司徽标复杂得多。
我做错了什么？是否可以使用 LBP 或 Haar 特征来描述一个简单的对象，例如徽标？
【问题讨论】：
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有必要为此需要级联分类器吗？仅仅是模板匹配或 SIFT、SURF 等特征描述符就足够了吗？
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我正在尝试这两种方法，但 SIFT 匹配似乎比级联分类器慢得多。
标签： opencv computer-vision image-recognition