python - 如何提高OpenCV中Haar级联的准确性？

Question

我已经收集了1000张正(50 * 50)图像和1000张负(50 * 50)图像，并在OpenCV中训练了Haar Cascade。我正在尝试检测手机。
培训代码:

opencv_traincascade -data data -vec crop1.vec -bg mob_neg.txt -numPos 900 -numNeg 900 -numStages 15 -w 50 -h 50 bgcolor 255 -bgthresh 100

级联无法准确检测移动设备(它正在检测移动设备以及许多其他对象，例如鼠标， key ，钱包，手等)
你能帮我解决这个问题吗
我使用连拍模式通过相机拍摄了手机​​的图像。通过不同 Angular 和不同旋转 Angular 捕获正像
负片是从互联网上拍摄的。

我该怎么做才能提高级联精度？

我应该改变正片或负片的尺寸吗？
提前致谢

Answer 1

我非常新手，但发现本文很有帮助:

https://pythonprogramming.net/haar-cascade-object-detection-python-opencv-tutorial/

作者在其中提到了使用负数两倍的正数的经验法则。他还讨论了一种通过使用opencv_createsamples将正图像叠加在负图像上来生成正图像的方法(也会为您旋转正图像)。

他还正在缩放负片，并将其转换为灰度，然后再生成和训练正像样本。

我希望这是有帮助的。