Извлечение переднего плана с использованием opencv

Question

Я работаю над набором данных (обучение + тестирование), который содержит различные элементы корзины покупок (например: печенье, мыло и т. Д. c ..) с разным фоном, и мне нужно предсказать идентификатор продукта для всех тестовых изображений ( идентификаторы продуктов уникальны для каждого продукта, скажем, Good-day 10 rs имеет идентификатор продукта 1 и так далее ... для разных продуктов)

Мой подход заключался в:

1) извлечение передний план из изображения.

2) Применить алгоритм sift / surf для поиска совпадающих ключевых точек (или) обучить более быстрый RCNN ...

Я думал создать классификатор Хаара Каскад, может кто-нибудь предлагает простой алгоритм извлечения переднего плана, возможный для этого сценария в python?

Answer 1

Для целей реального времени я не рекомендую модели RCNN, поскольку они созданы не для реального времени, а для точности. Sift или surf могут распознавать сцены, но если объект каким-либо образом деформирован, они легко потерпят неудачу. Каскад Хаара кажется хорошим решением. Я также рекомендую проверить модели Yolo или SSD , поскольку их легко обучить с помощью трансферного обучения, и они очень успешны при классификации объектов в реальном времени. Opencv также имеет модуль DNN для запуска подобных нейронных сетей.