使用OpenCV Haar级联分类器查找形状

Question

我在一些雷达数据中寻找抛物线。 我正在使用OpenCV Haar级联分类器。 我的正面图像是20x20 PNG，其中所有像素都是黑色的，除了那些跟踪抛物线形状的像素 - 每个正像的一个抛物线。

我的问题是：这些积极因素会训练分类器寻找带有抛物线的黑匣子，还是会训练分类器来寻找抛物线形状？

我应该在正片上添加一层中等噪音，还是应该是不切实际的清晰和高对比度？

这是原始数据的示例。

以下是使用GIMP执行简单边缘检测后的数据示例。 抛物线形状在白色框中突出显示

这是我的一个积极形象。

Answer 1

我想出了一种最初使用OpenCV中的MatchTemplate方法检测抛物线的方法。 起初，我使用的是Python cv ，后来是cv2库，但我必须确保输入的图像是8位无符号整数数组。 我最终使用scipy.signal.correlate2d( image, template, mode='same')获得了类似的效果而不那么大惊小怪。 mode='same'将输出调整为image大小。 当我完成时，我使用numpy.where()函数执行阈值处理，并使用scipy.ndimage模块打开和关闭消除盐和胡椒噪音。

这是输出，在阈值处理之前。