Можно ли обучить каскадные классификаторы на основе возможностей Haar OpenCV для обнаружения меток в корпусе бутылки?
Я изо всех сил пытался создать свой собственный детектор эвристически, используя такие детекторы кромок, какКанни, Собел, Лапласиан и Хед.
Но я обнаружил, что метки бутылки не так легко описать ее краями, как я себе представлял, и я не могу доверять детекторам краев, поскольку большинство из них зависит от значений порога гистерезиса.
Так что мне было интересно, следует ли мне попробовать другой подход с использованием каскада Хаара.
Я никогда не тренировал классификатор Хаара самостоятельно.Мне сказали, что это может хорошо работать для блочных объектов.
Сколько образцов положительных и отрицательных значений мне нужно?