私は 3 種類のオブジェクトの単純なオブジェクト認識に取り組んでいます: 1. 本 2. カップ 3. ボール
サンプルごとに 50 のトレーニング イメージと、サンプルごとに 20 のテスト イメージがあります。私の処理と分類はすべて非常にうまく実行されており、問題はありません。
しかし、私の問題は、テスト画像で検出されたオブジェクトの周りに長方形のボックスを描画する必要があるプロジェクトの最後の部分です。今まで分類を確認しましたが、ベイズ分類でうまく機能します。私の質問は、50 個のテスト イメージがあることです。50 個のサンプルから最適な一致を選択して、オブジェクトのオカルジョンやより大きな領域を囲むことなくバウンディング ボックスを描画できるようにする方法を教えてください。 http://docs.opencv.org/doc/tutorials/features2d/feature_detection/feature_detection.html リンクは、サーフを使用した 1 対 1 のオブジェクト マッチングを示しています。私が仕事でやろうとしているのは、同様のアルゴリズムを使用することです。同じタイプのキーポイントをサンプルし、一致を実行します。しかし問題は、試合を行うためにどの画像を選択すればよいかわからないことです。
ヒントを教えていただければ大変助かります ありがとうございました