Параметры opencv_traincascade

Question

Я давно использую старую реализацию OpenCV haartraining. Теперь, после окончательного перехода на OpenCV 2.3, я задаюсь вопросом, как установить параметры, как я делал со старой реализацией. Насколько я знаю, документации по opencv_traincascade пока нет.

Мне не хватает переключателя "-nonsym" и "-nsplits". Теперь есть только параметр «maxDepth», который имеет описание «max_depth_of_weak_tree». Является ли слабая тройка пень? Предполагается ли, что все особенности haar являются несимметричными?

Большое спасибо!

Answer 1

@ Алекс: Вот хорошее описание всех параметров, приведенных в документации opencv 2.3.2. Я работаю над сценарием Python, работающим с opencv для обнаружения и отслеживания лживых людей.Если вы планируете использовать функции python, начиная с новой оболочки cv2. (), Не забудьте указать правильный путь или боль в заднице ...

http://opencv.itseez.com/trunk/doc/user_guide/ug_traincascade.html

Answer 2

Не знаю, поможет ли это, поскольку я не пробовал, и похоже, что оно очень похоже на более старый haarcascade.exe

opencv_traincascade.exe

Использование:

opencv_traincascade.exe
-data <cascade_dir_name>
-vec <vec_file_name>
-bg <background_file_name>
[-numPos <number_of_positive_samples = 2000>]
[-numNeg <number_of_negative_samples = 1000>]
[-numStages <number_of_stages = 20>]
[-precalcValBufSize <precalculated_vals_buffer_size_in_Mb = 256>]
[-precalcIdxBufSize <precalculated_idxs_buffer_size_in_Mb = 256>]
[-baseFormatSave]
—cascadeParams—
[-stageType <BOOST(default)>]
[-featureType <{HAAR(default), LBP}>]
[-w <sampleWidth = 24>]
[-h <sampleHeight = 24>]
—boostParams—
[-bt <{DAB, RAB, LB, GAB(default)}>]
[-minHitRate <min_hit_rate> = 0.995>]
[-maxFalseAlarmRate <max_false_alarm_rate = 0.5>]
[-weightTrimRate <weight_trim_rate = 0.95>]
[-maxDepth <max_depth_of_weak_tree = 1>]
[-maxWeakCount <max_weak_tree_count = 100>]
—haarFeatureParams—
[-mode <BASIC(default) | CORE | ALL
—lbpFeatureParams—

Answer 3

В новом реализованном приложении traincascade оно не использует симметричное свойство для ускорения.Таким образом, нет возможности указать nonsym / sys.Для параметра maxDepth вы можете понимать его как глубину бинарного дерева решений.Глубина по умолчанию равна 1, поэтому у вас есть 2 разделения.Для общей глубины k у вас есть $ 2 ^ k $ разбиений.