手ジェスチャ認識プロジェクトの実装を学んでいます。このために、色情報、背景の減算、さまざまなオブジェクトのセグメンテーション手法を使用するいくつかのチュートリアルを実行しました。
ただし、使用したいのはカスケード分類器を使用する方法ですが、このアプローチについてはあまり理解していません。私はいくつかのテキストと論文を読み、その理論を理解していますが、カスケード分類子をトレーニングするのに適した画像が何であるかはまだわかりません。自然なカラー画像またはキャニーエッジ検出またはその他の方法で処理された手のジェスチャーを使用した画像でトレーニングする方がよいでしょうか。
また、openTLDと同様のオンライントレーニングとテスト方法を使用する方法はありますが、手順が説明されています。2.3-2.4.3のopenCVドキュメントは、http： //docs.opencv.org/doc/tutorials/objdetect/cascade_classifier/cascade_classifier.htmlで入手可能なコードを除いて、機械学習とオブジェクトの認識と追跡に関して不完全です。
これは長い質問ですが、問題を徹底的に説明したいと思います。オンラインコードを使用するよりも、概念を理解するのに役立ちます。
よろしくお願いします！