用opencv自带的traincascade车辆检测
2016-07-22 19:48
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OpenCV的强大功能自不必说,最近尝试了traincascade,并用它训练车辆检测。在训练的过程,有几点要注意的事项说明一下
1、正样本要resize成统一大小,负样本不需要resize
2、负样本的数量最好要超过正样本的数据
3、opencv_createsamples从正样本集创建训练样本时,-w和-h的参数代表要检测的滑动窗口大小,不一定是正样本的图像大小。
4、-w和-h两个参数对最后训练得到的xml的检测效果有较大的影响。因此实验时-w和-h两个参数的值可以多尝试。
5、有些人可能需要用HOG特征,但OpenCV 3.x以上的cascade版本不支持HOG特征检测,如果要用HOG特征,可以采用2.4.x的版本。
6、对于车辆检测,LBP的效果不比HAAR的差,而且训练速度快。
上两张效果图,未对检测到的窗口做任何处理哦
![](https://img-blog.csdn.net/20160722194720551?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
1、正样本要resize成统一大小,负样本不需要resize
2、负样本的数量最好要超过正样本的数据
3、opencv_createsamples从正样本集创建训练样本时,-w和-h的参数代表要检测的滑动窗口大小,不一定是正样本的图像大小。
4、-w和-h两个参数对最后训练得到的xml的检测效果有较大的影响。因此实验时-w和-h两个参数的值可以多尝试。
5、有些人可能需要用HOG特征,但OpenCV 3.x以上的cascade版本不支持HOG特征检测,如果要用HOG特征,可以采用2.4.x的版本。
6、对于车辆检测,LBP的效果不比HAAR的差,而且训练速度快。
上两张效果图,未对检测到的窗口做任何处理哦
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