opencv - 使用 Haar 训练进行猫检测

Question

我想使用 HAAR 级联检测可变形物体(在我的例子中是 CAT)。我对 2000 个正片和 3000 个负片图像进行了最多 20 个阶段的测试。我没有看到任何预期的事情发生。我确定这可能是我的训练数据集的问题。我的正数据集中有猫的图像。同一只猫的不同形状和姿势。我想知道Haar是否能够识别阳性数据集中的差异，并且仍然将它们识别为猫。

需要帮助，我可以使用其他替代方法吗？？

Answer 1

首先，您没有列出您用来训练 haar 分类器的内容。如果您不使用 opencv_traincascades，这是开始的地方。

其次检测猫是一项非常困难的工作，有很多不安全的边缘、旋转和空间变化。使用这种思路，自己回答以下问题:

• 您的阳性数据集是什么样的？
• 这是否类似于您通过输入提要显示的内容
• 训练后分类器的误报率是多少？
• 你在背景集中包含什么(更多看起来像猫而不是猫的图像更好等)

我建议将您的输出从分类阶段发布到问题中，以便我们更好地了解正在发生的事情。查看这些链接以获得更多帮助。

也许先尝试使用钢笔或 Logo ，然后按照 openCV 教程了解基础知识？ (对不起，如果我假设你不了解基础知识的话)

G./