image-processing - OpenCV Haar カスケード分類器を使用した形状の検索

Question

いくつかのレーダー データで放物線を探しています。OpenCV Haar カスケード分類子を使用しています。私のポジ画像は 20x20 の PNG で、すべてのピクセルが黒ですが、放物線の形状 (ポジ画像ごとに 1 つの放物線) をトレースするものは除きます。

私の質問は次のとおりです。これらのポジティブは、放物線を含むブラック ボックスを探すように分類器をトレーニングしますか、それとも放物線形状を探すように分類器をトレーニングしますか?

ポジ画像に中程度の値のノイズのレイヤーを追加する必要がありますか?それとも、非現実的なほど鮮明で高コントラストにする必要がありますか?

元データの一例です。

これは、GIMP を使用して単純なエッジ検出を実行した後のデータの例です。放物線形状は白いボックスで強調表示されます

これが私のポジティブなイメージの1つです。

Answer 1

最初に OpenCV の MatchTemplate メソッドを使用して放物線を検出する方法を見つけました。最初は Pythoncvとそれ以降のcv2ライブラリを使用していましたが、入力画像が 8 ビットの符号なし整数配列であることを確認する必要がありました。最終的に、 を使用して大騒ぎせずに同様の効果を得ましたscipy.signal.correlate2d( image, template, mode='same')。は、出力のmode='same'サイズを のサイズに変更しますimage。完了したら、関数を使用してしきい値処理を実行し、モジュールnumpy.where()を使用してごま塩ノイズを除去するために開閉を行いました。scipy.ndimage

しきい値処理前の出力は次のとおりです。