矩形圖像可以用於OpenCV Haar訓練嗎

Question

對不起，這似乎是一個開始的問題，但我只是想知道我可以使用rectangular dimensions來訓練opencv haar cascade 。 我嘗試使用square samples並且檢測到的圖像很好，但是當我嘗試使用矩形寬度和高度（如車牌）時，寬高比為2:1 ，因此我在訓練時使用相同的寬高比，但是得到的分類器沒有在圖像中檢測到任何東西。

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

以上是我為訓練classifier設置的參數。 任何人都可以確認我是否可以對正樣本使用rectangular parameters 。 另外，請提出一些修改以正確完成培訓。

用於訓練的負片圖像的大小約為240x161和420x240

謝謝。

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編輯1：

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我正在使用以下電話。

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

Answer 1

關鍵在於確保您的陽性樣本和訓練量相同。 沒有理由不能檢測矩形對象。

他們要記住的關鍵是， traincascade運行的是您在圖像上指定的任何尺寸。

參見此處以了解應能很好地檢測矩形對象的一些證據： http : //coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html

另外，如果有人卡住了這些東西，我也寫了一個有關對象檢測的教程：

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