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私はかなり長い間、OpenCV の haartraining の古い実装を使用してきました。さて、ついにOpenCV 2.3に移行した後、古い実装で行ったようにパラメーターを設定する方法を考えています。私の知る限り、opencv_traincascade のドキュメントはまだありません。

「-nonsym」スイッチと「-nsplits」がありません。現在、説明として「max_depth_of_weak_tree」を持つ「maxDepth」パラメーターのみがあります。弱いスリーは切り株ですか？すべての haar 特徴は現在、非対称であると想定されていますか?

どうもありがとう！

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@Alex: これは、opencv 2.3.2 ドキュメントで指定されたすべてのパラメーターに関する適切な説明です。私は、嘘をついている人間の検出と追跡のために opencv で動作する Python スクリプトに取り組んでいます。新しいラッパー cv2.() で始まる Python 関数を使用する予定がある場合は、正しい PATH を設定することを忘れないでください。

http://opencv.itseez.com/trunk/doc/user_guide/ug_traincascade.html

于 2012-01-22T23:29:22.047 に答える
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私は試していないので、これが役立つかどうかはわかりません。古い haarcascade.exe と非常によく似ているようです。

opencv_traincascade.exe

使用法：

opencv_traincascade.exe
-data <cascade_dir_name>
-vec <vec_file_name>
-bg <background_file_name>
[-numPos <number_of_positive_samples = 2000>]
[-numNeg <number_of_negative_samples = 1000>]
[-numStages <number_of_stages = 20>]
[-precalcValBufSize <precalculated_vals_buffer_size_in_Mb = 256>]
[-precalcIdxBufSize <precalculated_idxs_buffer_size_in_Mb = 256>]
[-baseFormatSave]
—cascadeParams—
[-stageType <BOOST(default)>]
[-featureType <{HAAR(default), LBP}>]
[-w <sampleWidth = 24>]
[-h <sampleHeight = 24>]
—boostParams—
[-bt <{DAB, RAB, LB, GAB(default)}>]
[-minHitRate <min_hit_rate> = 0.995>]
[-maxFalseAlarmRate <max_false_alarm_rate = 0.5>]
[-weightTrimRate <weight_trim_rate = 0.95>]
[-maxDepth <max_depth_of_weak_tree = 1>]
[-maxWeakCount <max_weak_tree_count = 100>]
—haarFeatureParams—
[-mode <BASIC(default) | CORE | ALL
—lbpFeatureParams—
于 2011-08-11T08:54:27.140 に答える
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新しく実装された traincascade アプリケーションでは、高速化のために対称プロパティを使用しません。そのため、nonsym/sys を指定するオプションはありません。maxDepth オプションについては、二分決定木の深さとして理解できます。デフォルトの深さは 1 であるため、2 つの分割があります。k の一般的な深さの場合、$2^k$ の分割があります。

于 2011-11-24T10:34:49.483 に答える