【问题标题】:How to make images for Haar training如何为 Haar 训练制作图像
【发布时间】:2016-02-05 08:16:31
【问题描述】:

我如何选择正面图像来制作我的模型?我需要对图像进行哪些更改?谢谢!我找不到后续教程,doc 对我帮助不大。 示例: Brazil coin

【问题讨论】:

    标签: opencv3.0 haar-classifier


    【解决方案1】:

    您需要从多个不同的朝向角度、不同的照明条件下获取大量对象图像。你拥有的图像越多,你的分类器就越强大。

    如果您使用 createsamples 实用程序,您希望它们具有单一的纯色作为背景(在您实际尝试查找的任何地方都不会出现的颜色 - 在硬币的情况下,我会说白色或黑色)。这样 createsamples 可以轻松删除背景,并替换您决定使用的任何背景文件。

    如果您不打算使用 createsamples,那么您需要很多不同的背景 - 尽可能不同。

    我倾向于使用 100-200 个图像,然后使用 opencv_createsamples 实用程序,每个图像有 20 到 120 个子图像,因此总共有 2000 到 24000 个图像。你可以使用更少,但你更有可能得到虚假报告。 (公平的警告,在大多数计算机上使用 10000 多张图像和更大的图像(w/h 75+)进行训练需要超过一天的时间)

    您可能需要为硬币的顶部和底部使用不同的级联,但如果图像中没有很多非常相似的对象,您可能只需要一个即可。

    【讨论】:

      猜你喜欢
      • 2011-05-06
      • 2019-01-21
      • 2013-06-09
      • 2019-02-06
      • 2019-01-10
      • 2017-12-13
      • 2018-02-04
      • 1970-01-01
      • 2012-06-07
      相关资源
      最近更新 更多