Я готовлюсь классифицировать свой собственный объект, используя openCV Haar Cascade. Я понимаю, что негативные изображения - это фотографии без вашего объекта. Положительные изображения с вами включены объект. Меня смущает то, как мои позитивные образы должны быть настроены. Я прочитал множество объяснений. Это все еще немного смущает меня. Я прочитал 3 разных метода подготовки образцов.
1) Положительные изображения являются актуальными (занимают полный размер изображения) и преобразуются в файл .vec. 2) Изображения отделены от фона, а размер объекта отмечен в файле, а затем преобразован в файл .vec 3) Позитивное изображение искажается и добавляется к негативному фону.
Вот несколько ссылок на статьи, которые я прочитал https://www.academia.edu/9149928/A_complete_guide_to_train_a_cascade_classifier_filter
https://coding -robin.de / 2013/07/22 / поезд своего собственного OpenCV-Хаар-classifier.html
http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#w0a08ab4
Обрезать ли мои положительные изображения для тренировок или оставить их как есть и включить размер прямоугольника объекта в изображение?