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そのため、OpenCV の haartraining およびカスケード トレーニング ツールに関する多くのチュートリアルに出くわしました。特に、createsamples ツールを使用して車の分類器をトレーニングすることに興味がありますが、-w パラメーターと -h パラメーターに関して矛盾するステートメントがいたるところにあるようで、混乱しています。私はコマンドを参照しています：

$ createsamples -info samples.dat -vec samples.vec -w 20 -h 20

次の 3 つの質問があります。

  • ポジティブ サンプルのアスペクト比は、上記の -w および -h パラメータから得られるアスペクト比と同じである必要があることを理解しています。しかし、すべての陽性サンプルの -w および -h パラメータも同じサイズでなければなりませんか? 例えば。1000枚近くの画像があります。トリミング後、すべて同じサイズにする必要がありますか?

  • サイズではなくアスペクト比が問題である場合、OpenCV ツールで言及されている -w および -h パラメータと比較して、正のサンプルのアスペクト比をどの程度正確に一致させる必要がありますか? つまり、分類器は非常に敏感なので、あちこちで数ピクセルずれてもパフォーマンスに影響しますか? または、画像がすべてほぼ同じ比率である限り、画像を操作しても安全だと言えますか?

  • すでにいくつかの画像を同じサイズにトリミングしています。しかし、それらをすべて同じサイズにしようとすると、バウンディング ボックスに含まれる背景が他よりも少し多くなり、余白がわずかに異なるものもあります。(たとえば、下の 2 つの画像を参照してください。大きな車は画像の大部分を占めていますが、小さな車の周囲には広い余白があります)。このような画像のコレクションを持っていても問題ないのか、それとも分類器の精度が低下するので、対象のすべてのオブジェクト (この場合は車) の周りにより厳密な境界ボックスを確保する必要があるのでしょうか?

大きい車 小型車

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1 に答える 1

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最初の質問: はい、トレーニングに使用するすべての画像は同じサイズでなければなりません。(少なくとも最後に顔検出サンプル トレーニングを行ったときは、ここで同じはずです。間違っていなければ、画像のサイズが同じでないとエラーが発生します。しかし、試してみて、時間があるかどうかを確認できます。許可します。）

2 番目の質問: ここで何を尋ねているのかよくわかりません。しかし、分類器はあなたが考えるほど敏感ではありません。関心のあるオブジェクトから数ピクセル離れています。たとえば、手としましょう。小指に数ピクセルが欠けており (クロッピングのために)、他の画像で親指に数ピクセルが欠けている場合など...分類子は引き続き手を検出することができます。そのため、あちこちでいくつかのピクセルが欠落したり、いくつかの背景ピクセルが追加されたりしても、1 日の終わりに分類器に大きな影響を与えることはありません。

3 番目の質問: 最大限の結果を得るには、車だけで構成されるように画像をトリミングする必要があります。可能な限りバックグラウンドを排除してみてください。ノイズの多い背景、黒い背景のサンプル、および最小限の背景のトリミングされたサンプルに基づいて調査を行いました。私が覚えている限りでは、バックグラウンドが最小限のトリミングされたサンプルは、偽陽性と偽陰性の点で最良の結果を示しています。

オブジェクト マーカーを使用してそれを行うことができます: http://achuwilson.wordpress.com/2011/02/13/object-detection-using-opencv-using-haartraining/

退屈な方法は、ペイントを使用して、トリミング後にすべての画像を同じピクセル値にサイズ変更することです。

このリンクもあなたの質問に答えるはずです: http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

また、Haar、HoG、LBP カスケードと比較してはるかに優れた検出方法があるという GilLevi に同意します。画像のトレーニングには数日かかる場合があります (トレーニングされた画像の数によって異なります)。本当にカスケード法を使用する必要があり、トレーニング時間を最小限に抑えたい場合、Haar のような機能を使用したトレーニングは、HoG や LBP を使用した場合よりもはるかに時間がかかります。しかし、結果に関しては、どちらがより優れたパフォーマンスと堅牢性を保証するかはよくわかりません.

私の答えがお役に立てば幸いです。さらに質問がある場合は、コメントしてください。

于 2014-01-24T03:52:14.583 に答える