矩形图像可以用于OpenCV Haar训练吗

Question

对不起，这似乎是一个开始的问题，但我只是想知道我可以使用rectangular dimensions来训练opencv haar cascade 。 我尝试使用square samples并且检测到的图像很好，但是当我尝试使用矩形宽度和高度（如车牌）时，宽高比为2:1 ，因此我在训练时使用相同的宽高比，但是得到的分类器没有在图像中检测到任何东西。

nStages = 14
nPositive = 1780
minHitrate = 0.996
maxFalseAlarm = 0.2
nNegatives = 14000
width = 48
height = 24
Haar classifier type = BASIC
Boost type = gentle adaboost

以上是我为训练classifier设置的参数。 任何人都可以确认我是否可以对正样本使用rectangular parameters 。 另外，请提出一些修改以正确完成培训。

用于训练的负片图像的大小约为240x161和420x240

谢谢。

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编辑1：

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我正在使用以下电话。

f_cascade.detectMultiScale( image, detected_objects, pyramidScale, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE);

Answer 1

关键在于确保您的阳性样本和训练量相同。 没有理由不能检测矩形对象。

他们要记住的关键是， traincascade运行的是您在图像上指定的任何尺寸。

参见此处以了解应能很好地检测矩形对象的一些证据： http : //coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

另外，如果有人卡住了这些东西，我也写了一个有关对象检测的教程：

http://johnallen.github.io/opencv-object-detection-tutorial/