オブジェクト自動学習アルゴリズムを使用したトレーニングデータによる画像からの検出

Question

2つのタスクを実行するアプリケーションを作成しようとしています。

1. 実際には 交通信号灯のような画像から一部のオブジェクトを取得します。
2. トレーニングデータでこの選択したオブジェクトを見つけると、トレーニングデータは実際には バルクの画像です。私が検索しました

を使用することができますOpenCVライブラリを見つけましたが、どのように私はit.How iは画像からいくつかの特定の形状を検出することができます開始と一致する確率でトレーニングデータでそれを見つけることができます。

また、自動学習するアルゴリズムはありますか？

Answer 1

矩形の座標は、画像のパスとともにCSVファイルなどに保存する必要があります。次に、座標画像と共に画像をロードして、トラフィックライトをサブ画像として取得します。

これらのサブイメージは、ポジティブなデータセットと、いくつかのネガティブなデータ（これは、トラフィックライトと重複しないイメージのランダムな部分である可能性があります） HOG SVMのような機械学習アルゴリズムに変換する。 Pythonにいくつかの素晴らしいチュートリアルがあります：http://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/ これは、私が考えると、あなたが質問2を解決するように導くでしょう。

あなたの質問に答えますか？それとも私はそれを誤解しましたか？