opencv - 什么样的特征向量更适合检测 parking 场是否有车？

Question

我的目标是检测汽车槽是空的还是被汽车占用。最后，将计算 parking 场中的汽车数量。

摄像头正在监控示例图片中显示的 parking 场。每个 parking 位都以非常少的像素呈现。我选择四个像素点来定义 ROI，并在图像中应用透视变换，请参见图 1。

SVM 是对样本进行分类和训练的好方法。不幸的是，我不确定特征向量。

挑战:- 相邻插槽中的汽车阴影-A car is an slot is partially visible in another slot.
- 大建筑物的阴影-天气变化(晴天、多云等)- 雨后，插槽颜色发生变化(干或湿)-不同的插槽和视角变化

什么样的特征或特征向量最适合分类？

提前谢谢你，

Answer 1

如果您有足够的训练数据，颜色直方图就足够了。您可以使用阴影、部分阴影、非阴影空白点以及不同的汽车进行训练。可能很难获得足够的训练数据，您也可以使用合成数据(在图像上渲染汽车和阴影)。

所以这不仅是特征的问题，也是训练样本的问题。