これは私の初めての OpenCV Haar 分類器トレーニングであり、人を検出し、画像内の顔/頭/上半身 (頭 + 肩) をぼかす必要があり、カメラが動かない静止画像を撮影しています。
固定カメラで撮影したサンプル画像からポジティブ画像を抽出し始めました。画像にはさまざまな位置の人が含まれているため、レストランやバーを想像してみてください。
問題は、私のポジ画像には非常に明確なオブジェクトではなく、さまざまなオブジェクトのコレクション (頭、肩 + 頭、横頭、横肩 + 頭、後頭、後肩 + 頭) が含まれていることです。分類器を 6 フェーズでトレーニングし、50 個のポジティブ イメージと約 600 個のネガティブ イメージ (オンライン リポジトリから取得) のみを使用しました。分類子を画像に試してみましたが、画像からランダムな非オブジェクト部分のみが検出されました。
私の問題の背景を考えると、誰かがこの種の検出とトレーニングを行う正しい方向に私を向けることができるかどうか疑問に思っています-頭だけ、または肩と頭だけを検出する際に分類器を分離している可能性があります...または1 つの分類子に異なる位置を混在させても大丈夫ですか
OpenCV に付属しているさまざまな事前生成された分類器をすべて試しましたが、画像は実際には人よりも高い位置から撮影され、角度が生じるため、画像の成功率は非常に低くなります。