OpenCVを使用してJavaでAndroid上の車のライトシンボルを認識するアプリケーションを作成しています。私は電話のカメラから画像を撮る。私はOpenCV 3.2.0バージョンを使用しています。私がこれまで行ってきた:OpenCV android - 特定のオブジェクトを認識する方法
- フィルターを
- 画像の色からすると、(オブジェクトがと比較される色によって対象外のサイズ
- ソートによって物体を検出
- ノイズを低減します同じオブジェクトの色)
検出されたオブジェクト:
色が除外:
たもの(二値画像)のオブジェクトを認識するための良いオプションでしょうか?私はHOG、HAAR、k-NNのアルゴリズムを見ました。しかし、私はそれについてのいくつかの有益な情報を得ることに苦労しています(アルゴリズムを使ってファイルをダウンロードしたり、アルゴリズムをトレーニングする場所)。私は窓10ですべてをやる。あなたの意見を聞かせてください。
私はあなたの答えに感謝します。 opencv 3.xのバージョンでは、opencvを使ってプロジェクトでモデルを訓練することができます。それを可能にするクラスがあります。他のプログラムを訓練する必要はありません。それとも私は何かを台無しにしましたか?私はわかりません。 –
実際にカスケードモデルなどの豊富なモデルをトレーニングすることは開発時のプロセスです。 OpenCV自体が提供する方法は、[here](http://docs.opencv.org/3.3.0/dc/d88/tutorial_traincascade.html)で説明されているようにコマンドラインツールを使用することです。しかし、OpenCVクラスを使ってSVMを訓練するなどの簡単なモデルを訓練することができます。 – Alto
アドバイスをいただきありがとうございます。形を合わせる方がずっと簡単でしょうか?または、トレーニングアルゴリズムは非常に現実的ですか?私はこれらのアルゴリズムが多くの画像を認識するものだと思うからです。今のところ、私は形を合わせて認識してきました。 –