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独自の haar-classifier カスケードの作成に関するこのチュートリアルを見つけました。

これは私に疑問を投げかけました: HaarTraining を実行し、(OpenCv によって提供されるカスケードを使用するのではなく) 独自の分類器を作成することの利点は何ですか?

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Haar または LBP カスケード分類器は、検出または剛体オブジェクトに使用される一般的な手法です。そこで、独自のカスケードをトレーニングするための 2 つの主要なポイントを次に示します。

  1. OpenCV に付属するカスケードは、考えられるすべてのオブジェクト タイプをカバーしているわけではありません。したがって、顔検出アプリケーションを作成する場合は OpenCV カスケードの 1 つを使用できますが、犬などを検出する必要がある場合はカスケードを使用する準備ができていません。

  2. また、OpenCV からのカスケードは優れていますが、可能な限り最高ではありません。これは困難な作業ですが、検出率が高くなり、偽陽性と偽陰性が少なくなるようにカスケードをトレーニングすることは可能です。

そして、1 つの重要な発言: チュートリアルで使用されている haartraining アプリケーションは、OpenCV チームによって非推奨と見なされるようになりました。opencv_traincascadeは新しいバージョンで、2 つの重要な機能があります。LBP 機能をサポートし、マルチスレッド (TBB) をサポートします。典型的な違いはこんな感じ

haartraining + singlecore > 1 つの分類器で 3 週間。
traincascades + マルチコア < 1 つの分類器で 30 分。

しかし、最悪の場合、の使用法を説明する適切なチュートリアルがわかりませんopencv_traincascade。詳細については、このスレッドを参照してください。

于 2011-08-29T14:13:10.220 に答える