OpenCV正样本的尺寸是多少？

Question

OpenCV正样本的尺寸是多少？

opencvimage-processingcomputer-visionclassificationtraining-data

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我发现了很多关于OpenCV的haartraining和级联训练工具的教程。特别是我对使用createsamples工具训练汽车分类器感兴趣，但似乎各处都存在关于-w和-h参数的矛盾说法，让我困惑不解。

我指的是以下命令：

$ createsamples -info samples.dat -vec samples.vec -w 20 -h 20

我有以下三个问题：

我知道正样本的宽高比应该与上面的-w和-h参数得到的宽高比相同。但是所有正样本的-w和-h参数是否都必须是相同的尺寸？例如，我有接近1000张图片，它们在剪裁后是否都必须是相同的尺寸？
如果重要的不是尺寸而是宽高比，那么正样本的宽高比与OpenCV工具中提到的-w和-h参数相比需要多么精确匹配？我的意思是，分类器是否非常敏感，以至于偏差一两个像素就会影响其性能？还是说只要肉眼看起来它们大致相同，就可以使用这些图像？
我已经将几张图片裁剪成相同的尺寸。但是在试图使它们尺寸相同的过程中，有些图像的边界框中包含了更多的背景，而有些图像的边界框略有不同的边距（例如，参见下面的两个图像。更大的汽车占用了更多的图像空间，但是小汽车周围的空白区域更宽）。我只是想知道是否拥有这样的图像集合是可以的，还是说这会降低分类器的准确性，因此我应该确保所有感兴趣的对象（在本例中为汽车）都有更紧密的边界框？

big car small car

- user961627

我只能评论，对于汽车检测而言，比haar/LBP级联更好的方法有很多。 - GilLevi

我不能改变这个，因为我被雇佣来遵循这种方法，但是在你的意见中有更好的方法吗？ - user961627

latent-svm-detector。您可以很快地运行它，并且它会给出更好的结果。 - GilLevi

谢谢...它能扩展到分类不同视角的汽车吗？ - user961627

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它可以从各种视角检测汽车。当我在汽车上测试时，它给了我非常好的结果。 - GilLevi

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1个回答

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原文链接

- rockinfresh · Accepted Answer

第一个问题：是的，所有用于训练的图像必须是相同的尺寸。(至少在我最后做面部检测样本训练时是这样的。应该也适用于这里。如果我没记错的话，如果图像尺寸不同会出现错误。但是您可以尝试一下，如果时间允许的话)。

第二个问题：我不太确定您在问什么。但分类器并不像您想象的那样敏感。对于感兴趣的对象，例如手，即使缺少几个像素(由于裁剪)，或其他图片中拇指缺少几个像素等，分类器仍然能够检测到手。因此，这里缺少一些像素或添加了一些背景像素，在最后一天都不会对分类器产生太大影响。

第三个问题：您应该将图像裁剪为仅包含车辆的图像以获得最佳效果。尽量消除尽可能多的背景。我基于有噪声背景、黑色背景和最小背景裁剪样本的实例进行了研究。据我记得，最小背景裁剪样本在误报和漏报方面显示出了最好的结果。

您可以使用对象标记来完成：http://achuwilson.wordpress.com/2011/02/13/object-detection-using-opencv-using-haartraining/ 在裁剪后，使用画图工具将所有图像调整为相同的像素值也是可行的。

这个链接也可以回答您的问题：http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html 我还同意GilLevi的观点，与Haar、HoG、LBP级联相比，有更好的检测方法。图片的训练可能需要数天(取决于训练的图片数量)。如果你真的需要使用级联方法并且想要减少训练时间，使用类似Haar的特征训练比使用HoG或LBP要花费更长时间。但是就结果而言，我不太确定哪种方法能确保更好的性能和鲁棒性。

希望我的答案对你有所帮助。如果有更多问题，请留言。