opencvのHaarDetectObjects（...）を使用してイメージ内のオブジェクトを検出することで、オブジェクト検出の誤検出をフィルタで除外します。

Question

imこの関数は、オブジェクト内にオブジェクトが含まれている可能性のある領域の座標を返します。問題は、イメージ内のオブジェクトの単一インスタンスを検出するだけで、関数によって返された結果のどれが"ベスト"。実際にオブジェクトを含む確率でソートされた結果を得る方法はありますか？結果が通過しなければならない何らかの種類のしきい値を定義することができますか？基本的に、私は偽陽性を排除する方法が必要です。

opencvやHaarDetectObjectsの使用に限定されているわけではありません。誰かが別のライブラリや他のオブジェクト検出メソッドについて提案している場合は、歓迎します。

ありがとうございました。

Answer 1

ドメイン特有の知識がありますか？

オブジェクトが特定のサイズであることが予想される場合、または特定の位置にある可能性が最も高い場合、各検出がそのサイズ/位置からどれだけ離れているかを測定する非常に単純なインデックスを定義できます。実際に検出される確率はオブジェクトです。

特定の色になると思われますか？サンプルオブジェクトのカラーヒストグラムを取得することができます。次に、距離関数を使用してHaarDetectObjectsが返した各検出値をこのサンプルヒストグラムと比較することができます（距離関数では、「Bhattacharyya distance」と「Mahalanobis distance」という名前がポップアップ表示されますが、 OpenCvにはsupport for histogramsがありますが、CompareHist関数も含まれています）。

オブジェクトの輪郭、テクスチャ、ジオメトリについて言えることはありますか？数字に減らして「地上値」と比較できるものはどれも役に立つでしょう。

このすべては、もちろん処理の制約があります。これらの提案の中には、計算時間の点で少し高価かもしれないし、そうでないものもある。また、ハードウェアやリアルタイムの制約の有無に応じて、アプリケーションに影響を与える場合もあります。