c++ - 您使用什么类型的负面图像进行 Haar-like 特征训练重要吗？

Question

我正在尝试使用 OpenCV 进行一些对象跟踪，并且我阅读了一些关于类似 Haar 的功能。它说我需要大约 5000 - 10000 张负片图像来执行此操作，我使用的图像越多，结果就越准确。但我想知道我使用哪种类型的图像是否重要？

例如，我将跟踪房间内的物体，那么只获取室内环境的负面图像会更好吗？或者它真的不重要，因为它只是负面的？

如果这听起来像一个愚蠢的问题，我深表歉意，但我想对此有 100% 的把握，以确保我的结果尽可能准确。

谢谢

Answer 1

据我了解，这些负面图像是室外还是室内并不重要，但我认为您应该同时拥有这两种类型。

顺便说一下link Naotoshi Seo 说他使用了大约 3000 个负样本，所以如果你计划有 5000 到 10000 个负样本，你可能可以同时使用室内和室外负片。只需确保这些负样本中没有您感兴趣的对象即可。

希望这对您有所帮助。