OpenCV에서 계단식 트레이닝을 위해 회전 된 이미지에 대한 양성 샘플을 작성하십시오.

Question

차량 및 다른 시야각을 감지하기 위해 계단식 분류기를 훈련해야합니다. 나는 OpenCV를 사용하고있다.

나는, 대각선으로 이미지 내에서 차량의 위치를 ​​일으킬 캡처해야 각도의 일부

는 아래와 같이

는 차량이 있다는 것입니다

이제 이것에 문제가 있기 때문에 대각선으로 이미지 위에 배치하면 이미지가 직사각형이어야하므로 간단히자를 수없는 많은 불필요한 배경이 있습니다. 대각선으로 배치 된 각도/물체의 시점에 대해 양수 샘플을 작성하는 또 다른 방법이 있습니까? 객체의이 특정 뷰를 인식 할 수 있으려면 분류자가 필요합니다. 자동차가 그 길이와 너비 사이에 큰 차이가 없기 때문에 위의 차에서 그렇게 나쁘지 않습니다. 그러나 내가 예를 들어 트럭과 같은 것을 여러 번하는 것보다 넓게하면, 이미지는 결국 아래에있는 것처럼 관심 대상보다 더 많은 배경을 갖게됩니다. 나는 이것이 분류에 대해 좋고 나쁜지, 그리고 어떤 해결책이 있는지 걱정하고 있습니다.

분류기는 배경에서 회전되는 방식에 관계없이 차량의 특정 각도를 인식합니까? 그리고 그 경우 트럭이 수평/수직이되도록 트럭 이미지 전체를 회전시킨 다음 이미지의 나머지 부분을 클립하는 것이 더 좋을까요?

Answer 1

Q : 등급 분류는 관계없이 배경에 회전있어 어떤 방식의 차량의 특정 각도를 인식 할 것인가?

A : Nope. 분류기는 회전 방식에 관계없이 차량의 특정 각도를 인식 할 수 없습니다. (여기서 Haar와 같은 기능에 대해 이야기합니다.) 기울어 진 45 ° Haar와 유사한 기능을 도입하여 "차원"을 개선하기 위해 만든 개념이 있습니다.이 기능은 과거에 읽은 연구 논문에서 상당히 성공적입니다.

일반적인 회전 된 haar-like 기능을 도입하려는 시도가 있었지만 내 기억으로는 거의 실패했습니다. 그러나 초 고해상도 이미지를 사용하려는 경우 작동 할 가능성이 있습니다. 그러나 나는 그것에 돈을 걸지 않을 것이다.

Q : 전체 문제

A를 : 긍정적 인 이미지 샘플의 배경이 반드시 감지를 심하게 영향을 줄 수 없습니다. 사례별로, 실제로 귀하의 탐지에 도움이 될 수 있습니다.

적어도 이미지 기반 감지를 위해 내 솔루션 (분류자를 사용해야하는 경우)은 OpenCV rotate() 기능을 사용하는 것입니다. 여기서 이미지를 1 °에서 360 ° (매번 10 ° 정도) 회전하고 매번 분류기를 계속 적용합니다. 탐지 시간은 약간 더 오래 걸릴 수 있지만, 몇 초가 넘을 것으로는 생각하지 않습니다.

비디오 현명한 경우, 내가 잘못하지 않으면 초라하다. 시간이 허락한다면 기회를주십시오.

내가 인상하고자하는 또 다른 사항은 귀하의 차량 (트럭과 자동차와 같은)이 매우 다른 기능을 가지고 있다는 것입니다. 내가 너라면, 나는 그들을 다른 분류 자로 나눠서 동시에 차량 탐지를 위해 그들을 달릴 것이다. (실시간 결과로 3 개의 다른 분류 자, 눈, 손 및 얼굴로 이전에 그것을 수행했다.)

하나의 분류 자로 훈련시키려는 경우 작동하거나 작동하지 않을 수 있으므로 안전 측면에서 제 제안을 살펴보십시오.

당신은이 링크를보고 할 수 있습니다 : http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/latent_svm.html는 (. 분류는 더 일반적으로 객체의 검출에 사용 나는 항상 하르을 사용하므로이 clasifier에 관해서는 경험이없는 죄송합니다.)

http://www.araa.asn.au/acra/acra2006/papers/paper_5_63.pdf가 (회전 기반 내 대답을 약간 모순하지만, 내 경우에는 이미지의 해상도가 충분히 높지 않으면 많은 반올림 오류가있을 수 있습니다.)

희망이 내 도움이 당신을 도왔습니다. 행운을 빌어 요 (더 도움이 필요하거나 이상한 점이 있으면 의견을 말하십시오