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我正在尝试使用 openCV 中的 hog 检测器,通过鱼眼从视频中检测 3 种类型的对象。类型是:
我的视频快照看起来像来自 this website 的这张图片- :
我使用默认的人员检测器设置了 hog 分类器,并尝试先检测人员。我注意到当人们的尺寸达到非鱼眼镜头(使用标准 35 毫米镜头会得到的尺寸)时,他们就会被检测到。否则,人们将不会被发现。这似乎是合乎逻辑的,因为分类器希望人们具有标准尺寸。
我想知道如何修改分类器以通过鱼眼镜头检测人。我看到的选项是:
我的问题是:
最佳答案
将 HOG 级联重新训练到 OpenCV 中包含的级联的性能水平将是一个非常复杂的过程。您还必须模拟特定镜头的失真以修改训练数据。
为了获得最快的解决方案,我建议您首先选择扭曲图像。如果您愿意投入时间和资源来重新训练分类器(您可能必须这样做,具体取决于您检测椅子和书籍的方式),那么一些公开可用的行人数据集将会很有用。
1) http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/
2) http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
由于椅子设计的可变性,您不太可能找到椅子级联。我建议您在要检测的特定椅子上训练自己的级联。我不知道任何现有的书籍级联,快速谷歌搜索没有产生任何有希望的结果。如果您打算为书籍训练自己的级联,ImageNet 是一个很好的数据资源。
关于opencv - 使用鱼眼镜头进行物体检测,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31460443/
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