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Canyone は、OpenCV のカメラ入力ビデオでランダム フォレスト分類子をトレーニングする方法を教えてくれますか? 私がやりたいことは次のとおりです。

  1. VideoCapture オブジェクトからフレームを取得する

  2. フレーム内のオブジェクトを見つける

  3. オブジェクトの周りにバウンディング ボックスを描画し、それをサンプリングします。

  4. サンプルをバッファに保存し、オンラインでランダム フォレスト分類器をトレーニングします。

  5. オブジェクト モデルを更新する

  6. 更新されたオブジェクト モデルを使用して次のフレームでオブジェクトを追跡する

  7. 手順 2 に戻る

このアプローチは TLD プレデター アルゴリズムから着想を得ており、私も openTLD で略奪しましたが、openTLD の実装をよく理解していないため、自分で作成したいと考えています。

haar ベースのカスケード分類器を使用してステップ 3 まで完了しましたが、ランダム フォレストでの画像分類とモデルの更新について少し迷っています。

これに関するヘルプとガイダンスは大歓迎です! 心から感謝します！

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