使用OpenCV Haar級聯分類器查找形狀

Question

我在一些雷達數據中尋找拋物線。 我正在使用OpenCV Haar級聯分類器。 我的正面圖像是20x20 PNG，其中所有像素都是黑色的，除了那些跟蹤拋物線形狀的像素 - 每個正像的一個拋物線。

我的問題是：這些積極因素會訓練分類器尋找帶有拋物線的黑匣子，還是會訓練分類器來尋找拋物線形狀？

我應該在正片上添加一層中等噪音，還是應該是不切實際的清晰和高對比度？

這是原始數據的示例。

以下是使用GIMP執行簡單邊緣檢測后的數據示例。 拋物線形狀在白色框中突出顯示

這是我的一個積極形象。

Answer 1

我想出了一種最初使用OpenCV中的MatchTemplate方法檢測拋物線的方法。 起初，我使用的是Python cv ，后來是cv2庫，但我必須確保輸入的圖像是8位無符號整數數組。 我最終使用scipy.signal.correlate2d( image, template, mode='same')獲得了類似的效果而不那么大驚小怪。 mode='same'將輸出調整為image大小。 當我完成時，我使用numpy.where()函數執行閾值處理，並使用scipy.ndimage模塊打開和關閉消除鹽和胡椒噪音。

這是輸出，在閾值處理之前。