オブジェクト認識のためにローカル バイナリ パターンを使用してカスケードを生成しました。検出率を評価するツールはopencv_performance.exeのようですが、haarカスケードでしか動作しないことがわかりました? 私のカスケードに何か問題がありますか? フォーマットを変更する必要がありますか?
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独自のエバリュエーターをコーディングして、opencv_performance が使用するのと同じメトリックを使用できます。カスケードをロードする古い関数と、検出を行う関数 (detectMultiScale への変更) を変更する必要があります。
別のメトリックの提案は、2 つの四角形 (グラウンド トゥルース四角形と検出された四角形) の重なりの割合を計算する Intersection over Union (IOU) です。
疑似コードは次のようになります: IOU = area(intersection(rect1,rect2)) / area(union(rect1,rect2)) そして、たとえば 0.5 より大きい場合と比較します。
ここを見てください：http://answers.opencv.org/question/117/performance-evaluation-for-detection/
于 2012-09-06T12:33:23.530 に答える