問題タブ [haar-classifier]

独自の haar カスケードをトレーニングし、独自の xml ファイルを生成したいと考えています。しかし、私はそれが私のすべての時間を必要とすることを心配しています. プロファイル画像で鼻と口を検出するために、5 つのプロファイル画像の分類子をトレーニングする必要があります。プロジェクトを提出するまでの日数が非常に短いため、どのくらいの時間がかかるか知りたいです。また、プロフィール画像の鼻先と口角の座標を検出するためのopencvの他の代替手段はありますか? 私はこれについて数回投稿しましたが、人々は研究論文で答えます.

私は兆候を検出するプロジェクトに取り組んでいます。現在haar、手の検出を取得するためのトレーニングを使用しています。XMLさまざまな兆候のファイルをトレーニング しました。検出プログラムで複数のXMLファイルを使用できません。とにかく、さまざまなXMLファイルを含めてさまざまな兆候を検出したり、複数の兆候を検出するために従うことができる別の方法はありますか

前もって感謝します。

コード：

onexmlファイルのみを検出します

I am trying to build a classifier to detect faces in Thermal images. So I tried training using Haar, LBP and HOG classifiers. I am working with OpenCV 2.4.8 on windows.

opencv_traincascade.exe -data haarcascades -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 250 -numStages 24 -numNeg 900 -w 24 -h 24

I have 307 positive samples in total. The negative samples are of size 75x75. For each of the three cases the training gets stuck at a particular stage-earlier for Haar (stage-12) and later for LBP (stage-14/15). I reduced the number of negatives (upto 200) but that means the training gets stuck at a later stage. The training hasn't progressed since 2 days. No negatives are being consumed and the command window looks like this-

Also

• What do POS count consumed and NEG count consumed signify?
• When I reduce the minHitRate to say 0.7 why do the number of POS consumed increase?

Please let me know what I am doing wrong. Thanks.

私はトレーニング済みの OpenCV Haar 分類子を持っています。サンプルの顔検出プログラムを使用し、分類子xmlファイルを引数として提供しています。プログラムは期待どおりに動作しています。私の質問は、オブジェクトが検出されたことをプログラムがどのように認識しているのかということです。

ライブ ビデオ フィードで Haar 機能の四角形を使用し、XML 内の機能の一致を確認しますか?

ハールカスケードを訓練しようとしています。そのために、テスト実行として、5 つの肯定的な画像 (画像がある) を撮影しています。objectmarker.exe というプログラムを使用して画像内のオブジェクトをマークし、長方形の座標と高さと幅をテキスト ファイル (positives.txt) に保存します。

コマンドラインからテキストファイルを使用して.vecファイルを作成しようとすると、プログラムが実行されますが、次のようになります:

positive(1).txt : errorDone を解析します。0 個のサンプルを作成しました

.vec ファイルは生成されますが、表示しようとすると、ウィンドウが開いてクラッシュします。

次のコードを使用します

私のpostives.txtは次の形式です

このエラーを修正するために私ができることを親切に提案してください。これ以上進めないので

ハール機能を使用してバナナを認識するプロジェクトを行っています。そのために EMgucv と Visual Studio 2010 を使用しています。opencv_createsamples と opencv_traincascade を使用しています。パラメーターについて質問があります。これらの値を増やすとどうなりますか? 私は設定しました：

-numPos 3800 -nunNeg 6000 -numStages 16 -minHitRate 0.999 -maxfalseAlarmRate 0.3 でも知りたい maxWeakCount および maxdetph パラメータとは何ですか? どういう意味ですか？私はそれを理解したいと思っています