Haarカスケードで複数の画像からトレーニングセットを作成する

Question

私は現在、特定の画像で複数の果物を検出しています。例えば、与えられた画像はバナナ（黄、赤、緑のような）、マンゴー、オレンジなどのような果物を持つことができます。私は、opencv_createsamplesを使って一度に1つの画像だけでトレーニングセットを作成することができました。

サンプルコード：

C：\ OpenCVの\構築\ x64の\ vc14の\ビン\ opencv_createsamples.exe -img redbanana.jpg -bg bg.txt -info情報/ info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 100

同様に私はフルーツごとに別々のvecファイルを作成します。果実ごとに作成するのは難しいです。 1つのvecファイルを出力として複数の画像からトレーニングセットを作成する可能性はありますか？

与えられた画像に複数の果物を検出する他の方法がありますか？

Answer 1

haar-classifierは、opencvのドキュメントhttp：// docs.opencv.org/2.4/modules/objdetect/doc/cascade_classification.htmlに記載されているように、類似した見た目のオブジェクトの1つのクラスを素早く検出するのに理想的です。たとえば、opencvリポジトリ（https：// github.com/opencv/opencv）には、特定のクラスに対して訓練された分類子のリスト（https：// github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades）があります。オブジェクト。

検出対象が類似していない場合（異なる製作者やモデルの異なる機能や車の顔など）、果物ごとの分類子（バナナ、オレンジ、マンゴーなど）でトレーニングが効果的になります。

複数のポジティブサンプル画像に基づいてトレーニングベクトルを作成するには、ヘア分類器トレーニングのその他の側面については、here - 手順5と6をお勧めします。詳細はhttp://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.htmlに記載されています。肯定的なイメージは、バナナ、オレンジ、マンゴーなど、色のバリエーションなどを含むすべてのタイプを含む必要があります。

Answer 2

同じフルーツの異なるバリエーションでクラシファイアをトレーニングする場合は、 here。

ただし、Haar分類器はグレースケールで動作し、gua赤と黄色のバナナのようなオブジェクトの間の茶色の区別。

1つのクラシファイアに複数のクラスが必要な場合は、YOLO（1回のみ参照）またはSSD（1回マルチボックス検出器）をお勧めします。