私は銃を検出するために私自身のハールカスケードを訓練しようとしています。私は2000のネガティブイメージの近くにダウンロードして、私は多くの種類の銃を検出したい。だから、ハールカスケードは私が推測する多くのポジティブな銃の画像で訓練される必要があります。どのようにそれを行うことができますか？複数のポジティブ画像を使用したHaarカスケードトレーニング
私はLinux/Ubuntu環境で作業しています。
ありがとうございます。
カスタムオブジェクトを検出するための訓練用ハーフカスケードでは、opencvライブラリを使用できます。 debian/UbuntuのLinuxまたはその誘導体では、これは、rootユーザーとして以下のコマンドを実行してインストールすることができます。
# apt-get install libopencv-dev
それが成功したら、私はトレーニングハールカスケードについて学ぶために非常に便利なthis siteでコードと手順を見つけました。著者は例を挙げて説明しました。
関連するgitリポジトリhereもあります。 Readme.mdは一連のステップを簡潔に示しています。ステップ1はopencvをインストールするためのもので、無視してもかまいません。
成功した訓練の鍵は、十分な数の正と負の画像を得ることです。
このプロセスをより詳しく理解するために、私はこのチュートリアル（http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html）をSeo Naotoshiと[this playlist]（https： /www.youtube.com/playlist?list=PLQVvvaa0QuDdttJXlLtAJxJetJcqmqlQq）は非常に便利です。 –
こんにちは、私は各銃の分類子を訓練することを提案します:) –
私はそれを作成するための最善の方法を見つけることを試みて、ハールカスケード作成の初心者です。あなたの助言がそれを行うのがまっすぐな方法なら、私はそれを試みるだろう;）銃を言うことによって、私は銃の種類を分離することを考えていませんでした。私はそれを感知するためにカスケードが必要です "はい、これは銃です！" –