OpenCV と Haar cascade を使用して手検出プログラムを作成しようとしています。それは非常にうまく機能しますが、非常にぎくしゃくしています。だから私は、これが「安すぎる」Haarファイルのトラブルなのか、それとも輪郭や特徴検出（または他のテクニックかもしれない）を使って検出を改善する方法があるのか どうか自問しています.
私が実行したいのは、この顔検出と同じですが、手の場合:顔検出 (FaceOSC を参照)
どうもありがとう。
編集：ここに私がやりたいことがあります：手の抽出彼は輪郭検出でそれを実行しているようですが、どうやって手を見つけるのですか？
リンクを提供したHand Extraction videoは、肌の色の検出と凸包の検出に基づいています。
1) イメージを YCrCb (または HSV) に変更します。
2) 手が白くなり、他のすべてが黒くなるように画像をしきい値処理します。
3) ノイズを取り除く
4) 手の中心を見つけます (必要な場合)。
5) 凸包を使用して、指先となる最も鋭い点を見つけます。
詳細については、このペーパーを参照してください。
とにかく、ハールカスケードは必要ありません。
明らかに、HAAR 分類子ベースの検出結果がいわゆる「ぎくしゃく」した場合、これは私の意見では、検出が安定せず、検出画像を飛び越えることを意味します。問題は分類子の品質にあります。
十分な陽性/陰性サンプルがある限り、たとえば 5k/5k としましょう。結果はすでにかなり安定しているはずです。私の経験から、700 のポジティブ ハンド ジェスチャ サンプルと 1200 のネガティブ サンプルを使用しましたが、結果はある程度満足しているように見えました。しかし、8000 のポジティブ サンプルと 10200 のネガティブ サンプルの別のグループを異なる特徴を含めて使用した後、結果は前者よりもさらに悪化しました。
そのため、比率、コンテンツの特徴、色など、トレーニング サンプルを慎重にリセットすることをお勧めします。