イメージ内のオブジェクトを検出するために opencv の HaarDetectObjects(...) を使用しています。関数は、オブジェクトを含む可能性のある画像内の領域の座標を返します。問題は、画像内のオブジェクトの単一のインスタンスのみを検出したいだけで、関数によって返される結果のどれが"一番"。オブジェクトを実際に含む確率でソートされた結果を取得する方法はありますか? または、結果が通過しなければならないある種のしきい値を定義しますか? 基本的に、誤検出を除外する方法が必要です。
私は opencv や HaarDetectObjects の使用に制限されていません。誰かが別のライブラリや別のオブジェクト検出方法を提案している場合は、それを歓迎します。
ありがとうございました。
活用できるドメイン固有の知識はありますか?
オブジェクトが特定のサイズであると予想される場合、または特定の位置にある可能性が最も高い場合、各検出がそのサイズ/位置からどれだけ離れているかを測定する非常に単純なインデックスを定義できます。実際にオブジェクトである検出。
特定の色になると予想されますか？サンプル オブジェクトのカラー ヒストグラムを取得できます。次に、距離関数を使用して、HaarDetectObjects が返した各検出をこのサンプル ヒストグラムと比較できます (距離関数については、「Bhattacharyya 距離」と「Mahalanobis 距離」という名前が頭に浮かびますが、専門知識を主張することはできません)。 OpenCv はヒストグラムをサポートしていますが、CompareHist 関数を含みます)。
オブジェクトの輪郭、テクスチャ、ジオメトリについて何か言えることはありますか? 数値に換算して「根拠値」と比較できるものは何でも役に立ちます。
もちろん、これらはすべて処理上の制約を受けます。これらの提案のいくつかは、計算時間の点で少し高価かもしれませんし、そうでないかもしれません。これは、ハードウェアまたはリアルタイムの制約があるかどうかに応じて、アプリケーションに影響する場合と影響しない場合があります。