McBodik

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 )

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

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?

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

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"

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?

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?

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!

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

не совсем понимаю. если тип char, тогда что какой результат будет выдаватся? это же не будет число…

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?

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(

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?

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…)