問題タブ [haar-classifier]

私はいくつかの調査を行っており、性別を識別するためのハーカスケードを構築しようとしました.

彼らがどのようにそれを行ったかを説明しているこの記事を読みました。

228 人の男性の顔と 350 人の女性の顔のライブラリを使用しました。男性の顔のリストを含む私の Positives.txt ファイルで opencv createclassifier を使用します。分類子によって作成された .vec ファイルを使用して、次のコマンドで haartraining を使用しました。

これを数回実行した後、haar classifier.xml 出力ファイルを取得できないため、すべてを正しく実行しているかどうかわかりません。

しかし、私の質問は、性別を分類するためにハーカスケードをトレーニングして使用するために、男性の顔を陽性サンプルとして、女性を陰性サンプルとして使用できるかどうかです。

マルチクラス分類システムと比較するために、ここでは変形可能なパーツベースのモデルを使用して、さまざまな種類の車両を検出するように分類器をトレーニングする必要があります。（この場合は乗用車、トラック、バス）。

また、可能であれば、角度も区別できるようにします (正面図、側面図など)。

そのため、独自のトレーニング データとテスト データを使用する必要があります。

• 理想的には、システムが車両の種類を区別できるようにしたいと考えています。（つまり、これは車とバスです）。
• でもそれが無理なら、せめてバスも乗用車やトラックと同じように、見方を変えれば乗り物だと認識できるようにしてほしい。

トレーニング イメージとテスト イメージを VOCdevkit などの名前のフォルダーに配置する必要があることは理解していますが、私の質問はさまざまなクラスに関するものです。さまざまな種類の車両を認識できるようにシステムをトレーニングするにはどうすればよいですか?

どうすればいいですか？異なるクラス ラベルを持つすべての画像を同じフォルダーに入れるだけですか? それとも、個々の分類子をトレーニングしますか?

次のコマンドを使用してプロセスを実行した後、分類子の xml 出力が得られません。誰か教えてくれませんか？

現実世界から汚れたパネル上の文字を見つけるのに役立つ画像認識アルゴリズムを開発しています。実際には、画像は文字、数字、および泥を含む自動車登録プレートです。

アルゴリズムは、文字をアルファベット文字と数字の 2 つのクラスに分類する必要があります。2 つのクラスを区別するために LBP または Haar カスケードをトレーニングすることは可能ですか? 数字の形状が多様であるため、トレーニング結果は安定しますか?

簡単に説明してもらえますか、またはより良い方法をお勧めしますか?

現在、Matlab を使用して自動車検出のアルゴリズムを設計しています。そのために、Matlab が提供するカスケード分類ツールを使用しています。プロセスの終わりまでにxml、分類子モデルを含むファイルを取得します。アルゴリズムを に移植する際に、この「xml」モデルを OpenCV でそのまま使用できるかどうかを知りたいですか?C++

ご協力いただきありがとうございます

私はカスケード分類器を使用して、ある種の植物を訓練しています。ここに私が検出したいもののサンプル画像があります

私は小さな緑の植物をポジティブ用にサンプリングし、背景が似ていて緑色の植物がない画像からネガを作成しました（多くの情報源から示唆されているように）. サンプリングのために、これに似た多くの画像を使用しました。

私は多くのトレーニング データを持っていなかったので、もちろん理想的な分類結果は期待していませんでした。

通常のパラメーター min_hit_rate 0.95 max_false_alarm 0.5 などを設定しました。5、6、7、8、9、および 10 段階でトレーニングを試みました。私に起こる奇妙なことは、トレーニングプロセス中にすべてのステージでヒット率が 1 になり、5 つのステージの後、0.004 の良好な受け入れ率が得られることです (後のステージ 6、7、8 と同様です...)。トレーニング サンプルに使用したのと同じ画像で分類子をテストしようとしましたが、非常に非論理的な動作があります。

1. 分類器は、ほとんどすべてのものを検出しますが、私がそれから取った肯定的なサンプル (HIT RATION EQUAL TO 1 を使用したトレーニングの同じサンプル) を検出します。
2. 分類子は非常に遅いですが、単一の入力画像に 1 時間以上かかりました (ダウンサンプリングされた倍率 1.1)。

トレーニング中に（すべての段階で）同じサンプルが陽性として分類され、画像上で陽性として分類される方法がわかりません（その周りに多くの偽陽性があります）。

私はすべてを百万回チェックしました（どういうわけかポジティブとネガティブを混ぜたと思っていましたが、そうではありませんでした）。

誰かがこの問題で私を助けることができますか?

私は最終的に自分の分類子を作成する方法を理解し、まともな分類子を機能させることができましたが、今の問題は精度です

1 つの強力な分類器に結合したい車両に対してさまざまな角度があります。これにより、正面図と側面図から車両を検出できるようになります。私が結論付けた回避策は、それぞれが異なる分類器 (1 つの正面図で作業し、他は側面図です)、これは最善の回避策ですか?

私の知る限り、haarcascade 分類器は選択されたオブジェクトから特徴を抽出し、その特徴をトレーニングします。

分類子の改善についても助けが必要です。改善するためだけにポジティブ/ネガティブ写真をフィードするだけで十分ですか? またはスケーリングなどを変更する必要がありますか？トレーニングに使用する写真と最高のステージ レベルの [+ve/-ve] の最適な比率は?

事前に感謝し、長い投稿を申し訳ありません!

私はWindows 7を実行しています.Haar分類器を作成するためにHaarトレーニングを実行しようとしています。.vec ファイルでいっぱいのフォルダーをマージする必要がありました。私は一日の大半をこれに取り組んできました。ロビンのチュートリアルに従ってコーディングを試みましたが、次のエラーが発生します。

この「インストールの問題」は私の g++ インストールの問題ですか? まだわかりません。

これらのファイル (またはディレクトリ) は私の opencv フォルダーにないため、どうすればよいかわかりません。Linuxなどでインストールする場合に使用するものだと読んだことを漠然と覚えているので、別の方法を試しました。

mergevec.exe ファイルをどこにもダウンロードできないため、瀬尾直俊の作業を行うことができませんでした。「お使いのコンピューターまたはネットワークが自動化されたクエリを送信している可能性があります。ユーザーを保護するため、現在リクエストを処理できません。」というメッセージが常に表示されます。ウイルス スキャンを実行しましたが、別のコンピュータやネットワークからダウンロードしようとしましたが、何も機能しません。mergevec.cpp ファイルをコンパイルする以前の方法もうまくいかなかったため、Python を使用するためのこのチュートリアル [3] を見つけた別の方法を探しました。だから私はpython 2.7.9をインストールし、これをコマンドプロンプトで実行しました

"C:\Users\Austin\Desktop\Recog_Project>python mergevec.py -v samples -o weed_samples.vec"

そして、私はこれを結果として得ました

これを機能させるために何をすべきかわかりません。

仮想マシンに Ubuntu をインストールしようとしましたが、解像度を 640:480 から変更する方法さえわかりません。ターミナルでこれらのコマンドを実行し、再起動しても何も得られませんでした。

また、何人かのドライバーで何かをしましたが、それが何であったか思い出せません。基本的にこれが私の最後の希望です。私はアイデアがありません。もちろん、私は答えを探し続け、私が行った進歩を投稿します。私の仕事はオンラインであるため、どんな助けでも大歓迎です。Skype で画面を共有することもできます。前もって感謝します。

3: github.com/wulfebw/mergevec 追加のリンクを投稿するには、より多くの担当者が必要だと思います。