kinect - 付箋の認識に HAAR トレーニングを使用する

Question

Microsoft Kinect ビデオ ストリームを介して、さまざまな色の付箋を検出できるようにする必要があります。エッジ検出に Emgucv を使用してみましたが、十分に堅牢ではない可能性のあるさまざまな色を考慮して、頂点/エッジと色のセグメンテーション/検出を特定していないようです。

HAAR 分類を使用しようとしています。使用するポジティブ/ネガティブ画像の最適な種類を誰でも提案できますか? たとえば、ポジ画像の場合、さまざまな照明条件と向きでさまざまな色のポストイット ノートの写真を撮る必要がありますか? 非常に単純な形状 (正方形) であることがわかりますが、HAAR 分類を使用して物事を複雑にしすぎていますか?

Answer 1

分類器は通常、白黒の画像で使用され、主に形態学的エッジのような機能でトリガーされます。画像内のポストイット ノートを見つけたい場合、最も簡単な方法は色を見ることです (色は非常にはっきりと異なるため)。色だけに基づいて付箋を検出するように、ランダム フォレスト分類器の SVM をトレーニングしてみましたか? 画像内で付箋と思われる領域を特定したら、実際に付箋を見ていることを確認する追加の検証として、形状などを調べ始めることができます。

ハフ変換を使用して画像内の四角形を見つける方法の例として、次を ご覧ください。