問題タブ [haar-classifier]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
c++ - Haarcascade は顔領域のみを検出し、耳は検出しません
私はopencvとc ++を使用しています。haarcascade_frontalface_alt2.xml ファイルで Haarcascade を使用すると、顔のみが検出され、耳は検出されません。顔だけでなく耳も 1 つの画像に収める必要があります。誰でもその方法を提案できますか？ありがとう
c++ - Haarcascade は 348x288 画像のみで動作しますか?
私はopencvとc ++を使用しています。348x288 の顔画像がある場合に使用する顔検出アルゴリズム。Haarcascade http://www.vision.caltech.edu/html-files/EE148-2005-Spring/pprs/viola04ijcv.pdfの論文では、haarcascade は 348x288 ピクセルの画像で動作すると述べられています。これは、haarcascade を使用して画像内の顔を検出できないということですか?
matlab - HaarTraining - MATLAB または OpenCV?
20 もの haar 分類器をトレーニングする必要があります。私が持っているものは次のとおりです。
- OpenCVディストリビューションで提供されるcppファイルをコンパイルすることによる従来のコマンドライン方式
- MATLAB のカスケード トレーニング GUI
コマンド ライン方式では、ObjectMarker インターフェイスは、CGT、MATLAB の ROI マーキング インターフェイスと比較して、ユーザー フレンドリーではありません。
ただし、CGT、MATLAB を使用するたびに、250 個のポジティブ イメージと30000 個のネガティブ イメージ(両方ともビデオ ファイルを使用して作成) の小さなサンプルであっても、次のように言って失敗します。
誤警報率はすでに 0 に設定されています。つまり、使用される +ve 画像と -ve 画像の数は等しく、ステージ数はすでに非常に小さい値、つまり 10 です。これを乗り越えることができません。
効率的に機能する分類子を既に作成している方は、私を導いてください :
2つのうちどちらのアプローチを使用する必要がありますか?
上記のアプローチに代わるものはありますか?
java - OpenCV JAVA で画像内の顔を検出しようとしてエラーが発生しました
このチュートリアルのコードを使用しました: http://opencvlover.blogspot.co.uk/2012/11/face-detection-in-javacv-using-haar.html
別の画像を読み取り、顔検出を試みる前にこの画像を表示するように少し変更されています ( 14行目)。これにより、イメージが正しく読み込まれていることを確認できます。
エラーは23行目で発生します。完全なエラー コードは次のとおりです。
ここに私の完全なプログラムがあります：
このエラーの原因、または修正方法を知っている人はいますか? ありがとう！
machine-learning - カスケード分類子を使用した Kinect によるオブジェクト分類
私のプロジェクトは、リンゴやコインなどの特定のオブジェクトを認識するソフトウェアを作成することです。Kinect を使用したいと考えています。私の質問は次のとおりです。オブジェクトを認識するために haar 分類器のような機械学習アルゴリズムが必要ですか、それとも kinect 自体がそれを行うことができますか?
opencv - Haar Cascade を使用したポジ画像とネガ画像のサイズ
皆さん、こんにちは、haartraining について質問があります!そうですね、正の画像と負の画像のサイズが 640x480 の画像が 3000 枚あります。リサイズする？？
opencv - Haar Cascade は、この状況で役に立たないほど正確でしょうか?
競技用のラジコン飛行機から形状を検出するプログラムを作成しています。ターゲットの実際の画像はありませんが、コンピューターで生成されたルールの例があります。
私の質問は、コンピューターで生成された形状に基づいて現実世界のオブジェクトを検出するようにプログラムをトレーニングできるか、またはこのタスクを完了する別の方法を見つける必要があるかということです。
ばかげて 5,000 個のサンプルを生成し、最終的にそれらが役に立たなくなる前に知りたいです。
編集:オブジェクトの正確な色もわかりません。色の異なるプログラム サンプルをフィードした場合、問題はありますか?
前もって感謝します！！
Edit2: これは私の学校のグループが過去数年間に検出したものです
ご覧のとおり、検出された画像は、実際に表示されるものほど完璧ではありません。より良い方法を提案できれば、それは役に立ちます。
kinect - 付箋の認識に HAAR トレーニングを使用する
Microsoft Kinect ビデオ ストリームを介して、さまざまな色の付箋を検出できるようにする必要があります。エッジ検出に Emgucv を使用してみましたが、十分に堅牢ではない可能性のあるさまざまな色を考慮して、頂点/エッジと色のセグメンテーション/検出を特定していないようです。
HAAR 分類を使用しようとしています。使用するポジティブ/ネガティブ画像の最適な種類を誰でも提案できますか? たとえば、ポジ画像の場合、さまざまな照明条件と向きでさまざまな色のポストイット ノートの写真を撮る必要がありますか? 非常に単純な形状 (正方形) であることがわかりますが、HAAR 分類を使用して物事を複雑にしすぎていますか?
c++ - 検出されたアイ ペアの周囲にない長方形
opencv 2.4.2 と c++ を使用しています。アイペアを検出する長方形に関して小さな問題があります。四角形は目のペアの周りには表示されませんが、検出された顔の四角形の外側に表示されます。パラメータを正しく取得していない可能性があると思います。
これがコードの一部です
誰でも助けてくれますか?ありがとう