Jump to content
Compvision.ru

McBodik

Пользователи
  • Content count

    14
  • Joined

  • Last visited

Community Reputation

0 Новичек

About McBodik

  • Rank
    Бывалый
  1. AdaBoost

    да, по крошкам собрать реально, но часто информация из разных источников разная: ( и спасибо за ссылку
  2. AdaBoost

    Всем привет. Я бы хотел, чтобы кто-то при возможности предоставил максимально исчерпывающую инструкцию по всевозможных параметрах createsamples и traincascade или хотя бы ссылку где это можно прочитать(именно детально а не поверхностно). Поскольку повсюду встречается общая информация, которую я думал что знаю, но когда углубляюсь, понимаю что еще мало знаю, кроме того информация из разных источников разная. Если такой информации нет, то хотя бы ответы на некоторые вопросы - как лучше выбирать размер сэмпла если изображение например 100х200 - 10х20? или может какое-то другое? Как выбрать minhitrate i maxfalsealarmerate? довольно часто встречается ошибка maxfalsealarme превысил указанный, хотя на негативах искомого изображения точно нет. Как вообще создавать положительные образцы? Лучше самому создать базу картинок в которых указано где именно находится изображения или createsample дает не худший результат? Сколько создавать сэмплов в vec файле и сколько потом указывать для traincascade? Поскольку если например создать 5000 сэмплов в vec и указать столько же в traincascade - ошибка "мало сэмплов в vec файле". Встретил на форуме "vec-file has to contain> = (numPose + (numStages-1) * (1 - minHitRate) * numPose) + S, where S is a count of samples from vec-file" - как так может бить??? и вообще numPose != numPos чтоли? если S - количество семплов в vec файле, как vec может вмещать столько сколько там есть + некоторое число??? По словам другого форумчанина следует - только уникальные сэмплы в vec файле нужно учитывать. Но - что же означает эта уникальность? А еще он пишет, что если запустить createsample для одного объекта, то это плохо и хорошо научить не удастся. Насколько это правда? Также в доке opencv указано что нужно тщательно подходить к выбору позитивов и негативов. А как проверить их качество? (см. изображение)Еще меня интересует precalculatingtime - обычно не соответствует действительности, а еще таблица с FA, HR обычно такая маленькая 1-5 строк, для чего эти значения вычисляются? Что и что значат остальние числа на картинке? (consumed, acceptance ratio).. Спасибо! (По ходу буду еще вопросы задавать )
  3. использование traincascad

    да, я это знаю, но надеялся, что можно дать на вход только одни объекты без фонов. Спасибо
  4. использование traincascad

    значит в этой статье примеры не реальные? http://habrahabr.ru/post/67937/ тогда вопрос другой - с какими параметрами запустить traincascade чтоб на входе бил список изображений (лиц например) которые надо "выучить"
  5. использование traincascad

    и еще одно (тепер уже действительно о createsamples) - изображение с которым создаются семплы - с прозрачным фоном, но когда создаю семплы - фон белый, как это исправить?
  6. использование traincascad

    извиняюсь, я перепутал, не createsamples а traincascad. как Вы написали "(предпочтительнее) opencv_traincascade".. как потом использовать обученную выборку, по той ссылке что Вы кинули - как раз и указано что performance может использовать только классификаторы с haartraining?
  7. Погуглил, нагуглил, что createsamples лучше за haartraining и тд. решил использовать. запускаю performance - пишет что нету классификаторов. погуглил, оказывается - performance может использовать только образцы с haartraining. подскажите пожалуйста как же тогда использовать каскад сформирован с помощью createsamples (хотя б протестировать хорошо ли обучилась выборка) ? да и еще вопрос - performance работает только для проверки работоспособности? или можно просто искать?
  8. Есть несколько изображений одного предмета. Нужно найти лучшее из них. Одним из вариантов поиска будет сравнение гистограмм. Интересует - существует ли уже какой-то алгоритм сравнения, или нужно придумывать свой? И еще - какие есть варинт поиска наилучшего изображения (лучше - хорошая контрастность, незасвеченое, незатемненное и тд). Возможно вариант с гисторамамы не лучшая идея? Спасибо!
  9. не совсем понимаю. если тип char, тогда что какой результат будет выдаватся? это же не будет число…
  10. Здравствуйте. У меня возник небольшой вопрос. для каждого пикселя возможно сделать вот такое: CvScalar pix=cvGet2D(image, i,j); double y=0.299*pix.val[2]+0.587*pix.val[1]+0.114*pix.val[0]; но если у меня картинка серая, возмножно ли узнать значение серого оттенка этого пикселя сразу без использования cvGet2D? Спасибо
  11. понятно, огномное спасибо! и наверное последний вопрос по этой теме: как можно проверить фотографию на размытость (допустим задавая какойто коеффициент размыстости)? било бы хорошо пример ато я в нагуглил о размытостях в ocv но… наглядного примера нет(
  12. вобщем то да. Думаю пригодится cvEqualizeHist. Но остается еще одно: последняя картинка сильно засвечена. На глаз это видно, но как узнать об этом программно? естьу же готовые алгоритмы или надо проверять последний столбец гистограммы?
  13. стоит попробывать, спасибо огромное а как насчет второго вопроса? реально ли по гистограмме изображения узнавать о ее нечеткости, бликах? или каким то другим методом? ведь както тот же фотошоп узнает что нужно делать при автокоррекции изображения (хотя бликов он и не исправляет, но всеже…)
  14. Хотя я уже не впервые имею дело з ocv, с тем о чем пойдет речь - впервые. вот сдесь на хабре есть стаття о востановлении размытих изображений. там внизу есть пример как это сделать при помощи MatLab. Первый вопрос: возможно ли тоже самое с помощью ocv второй вопросик: как программно можно определить что фотография плохая (допустим с бликами) или размытая и тд?
  15. чуєш ти порушувач авторських прав:)… привіт:)

×