MITの車のデータセットからトレーニングされたHaarカスケード分類器を使用して、OpenCVで車両を検出しています(OpenCVで提供されるユーティリティを使用してトレーニングされています)。これは、デバッグ モードでコンパイルするとかなりうまく機能しますが、リリース モードでコンパイルすると、カスケードはまったく検出しません。以下のテスト イメージで次のコードを実行すると、デバッグ モードでは検出されますが、リリース モードでは何も検出されません (この動作は、データ シーケンス内のすべてのイメージで継続します)。
これが発生する理由と、さらに重要なこととして、リリース モードで実行しているときに検出を取得するためにできることを教えてください。
コード
cv::Mat testImage = cv::imread("testImage.png",0);
cv::equalizeHist(testImage, testImage);
cv::CascadeClassifier vehicleCascade;
vehicleCascade.load("cars3.xml");
// Detect vehicles
std::vector<cv::Rect> cars;
vehicleCascade.detectMultiScale(
testImage, // Input image
cars, // Output bounding boxes
1.1, // scale factor - how much image size is reduced at each scale
5, // min neighbours - how many neighbours required to maintain rect
0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, // Not used
cv::Size(30,30), // Min poss object size
cv::Size() // Max poss object size
);
std::cout << "Found " << cars.size() << " objects.\n";
for (int i=0; i<cars.size(); ++i)
cv::rectangle(testImage, cars.at(i), CV_RGB(255,0,0), 3);
cv::namedWindow("Haar cascade");
cv::imshow("Haar cascade", testImage);
cv::waitKey(0);
cv::imwrite("output.png", testImage);
テストイメージ