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opencv - MIT CBCL データセットでの OpenCV Cascade Classifier の精度
MIT CBCL Face データベースでOpenCV のCascade Classifierを実行したときの精度を知りたいです。具体的には、これとこの XMLの正確さを知りたいです。
次のコードを実行すると、MIT データセットで顔が検出されません。
img = cv2.resize(img, (20, 20))XMLのウィンドウサイズが20 * 20であるため、画像を再スケーリングしようとしましたが、役に立ちませんでした。
何をすべきか提案してください。ありがとう！
python-2.7 - Haar Cascade で複数の画像からトレーニング セットを作成する
私は現在、特定の画像で複数の果物を検出することに取り組んでいます。たとえば、指定された画像には、バナナ (黄色、赤、緑など)、マンゴー、オレンジなどの果物を含めることができます。を使用して、一度に 1 つの画像だけでトレーニング セットを作成できましたopencv_createsamples。
サンプルコード:
C:\opencv\build\x64\vc14\bin\opencv_createsamples.exe -img redbanana.jpg -bg bg.txt -info info/info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 100
同様に、約 5 個の果物に対して実行しました。これにより、果物ごとに個別の vec ファイルが作成されます。果物ごとに作成するのは難しいです。単一の vec ファイルを出力として複数の画像からトレーニング セットを作成する可能性はありますか?
特定の画像で複数の果物を検出する他の方法はありますか?