opencv - 在这种情况下，Haar Cascade 会不会过于准确而无用？

Question

我正在制作一个程序来检测 r/c 飞机的形状以进行比赛。我没有目标的真实图像，但我在规则上有计算机生成的示例。

我的问题是，我能否训练我的程序根据计算机生成的形状来检测现实世界中的物体，还是我应该找到其他方法来完成这项任务？

我想知道在我愚蠢地生成 5k 个样本并最终发现它们毫无用处之前。

编辑:我也不知道物体的确切颜色。如果我给程序提供不同颜色的样本，会不会有问题？

提前致谢!

Edit2: Here's what groups from my school detected in previous years

如您所见，检测到的图像并不像现实生活中出现的那样完美。如果您能提出更好的方法，那将有所帮助。

Answer 1

如果您认为真实图像具有独特的颜色和简单的几何形状，那么您可能会尝试创建一个标准化的色相直方图。用它来训练 SVM 分类器。使用 Hue-histogram 的好处是它是旋转和尺度不变的。

您可以采取一些预防措施:

• 不要忘记移除光照影响。
• 有时，白色和黑色像素会在色调直方图计算中产生一些问题，因此通过仅考虑那些具有 S>0 的像素，尝试将它们从计算中移除。和 V>0在 HSV 图像的 S & V channel 中。