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HOG 記述子を使用してオブジェクト検出をテストするためのソフトウェアを開発しました。

  • ターゲット オブジェクト クラスのインスタンスを検出するために、ウィンドウ スキャン方式を使用しました。
  • 画像は、さまざまなサイズのオブジェクトを検出するために、さまざまなサイズのスキャン ウィンドウを使用して数回検査されます (マルチスケール検出)。このようにして、各オブジェクトを複数回検出することができます。

各オブジェクトに重複する検出 (位置とサイズが異なる複数の境界ボックス) が存在する場合、同じオブジェクトに関連するすべての検出を含む単一の境界ボックスにそれらを結合する手順が必要です。各オブジェクトの複数の検出をマージする方法は?

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これは、OpenCV の groupRectangles 関数を使用して実現できます。これは、類似度パラメーターに従って、サイズと位置が似ている四角形をクラスター化します。ただし、この関数は、パラメーターに従ってHOG detectMultiScale 関数内で既に使用されている可能性があると思いますgroup_threshold。

void gpu::HOGDescriptor::detectMultiScale(
    const GpuMat& img,
    vector<Rect>& found_locations,
    double hit_threshold=0,
    Size win_stride=Size(),
    Size padding=Size(),
    double scale0=1.05,
    int group_threshold=2
)

もちろん、ニーズに合わせて類似性基準を調整する必要があります。

于 2012-12-11T11:33:11.367 に答える