異なる訓練されたカスケードからハール分類器を組み合わせる方法があるかどうか、私はさまよっていましたか? オブジェクトの角度によって異なる 1 つのオブジェクトを検出するシナリオがあります。そこで、トレーニング サンプルを分離して、複数の分類子をトレーニングしました。彼らはクラスで問題なく機能します。現在、それらを順番に実行しているため、多くの計算時間がかかっています。
OpenCVはおそらく毎回すべての機能を計算しているため、毎回新しく反復していると考えました。分類子を OR 演算で組み合わせることができれば、OpenCV は 1 つのカスケードを使用できるので、反復は 1 回だけで、必要な機能の計算は 1 回だけで済むのではないかと考えました。これにより、パフォーマンスが劇的に向上する可能性があります。ただし、これを実行できるかどうか (およびその方法) はわかりません。たぶん、他の誰かが以前に似たようなことを試したことがありますか？
乾杯！-- アルトゥール