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私は自動ナンバープレート検出（ANPR）を実装しようとしています。私は次のツールを使用しています。
- Ubuntuの12.04 OS
- Iは、それぞれ、トレーニングデータセットを準備するために、異なる寸法を有する、いくつかのサンプル画像を使用しているC++異なる次元の画像を使ったSVMトレーニング
とOpenCVの2.4.13。
私はusing OpenCV and SVM with imagesを通じて行ってきた1024×776
など、このような印象を持って - 468 * 294
- - 600 * 375
：私が使用している一部の画像の寸法は以下の通りです。メソッドは、すべての画像が同じ次元の場合に機能します。またTraining a classifier using images of different dimensions but same number of HoG features、私はこれも正確な解決策ではないと思う。
さまざまな画像サイズでSVMを訓練する別の方法はありますか？
イメージ内にターゲットオブジェクトを「どこかに」置くだけでは不十分であることに注意してください。イメージにはターゲットオブジェクトとマイナーな背景が含まれている必要があります。さらに、オブジェクトはセンタリングされるべきであり、オブジェクトのオリエンテーションは各イメージにおいて同じでなければならない。私はあなたの画像が似ているのでOKですが、これはよくある間違いですので、言及したいと思います。 Andreyの答え（サイズ変更）に加えて、サイズ変更されたサイズは通常、オブジェクトを認識するためのMINIMUMサイズであることに注意する必要があります。 – Micka
備考：アスペクト比が正確に適合しない場合、サイズ変更は必ずしも最適ではありません。おそらく、正しいアスペクト比を得るためにサイズを変更する前に、切り抜く（または追加の背景を追加する）必要があります。 – Micka