Поиск по сайту

Всем привет! Вот и закончились праздники. Пока они были - успел заинтересоваться возможностями openCV. Прошу не кидаться камнями, ибо относительно недавно занялся изучением, и могу делать глупые ошибки. В общем, поигрался с мануалами (детектирование лица на видео, котики на фото). Захотел попробовать натренировать свою xml (haar cascade training) для определения, есть ли на видео рыбки (аквариумные). Правильно ли я вижу процесс тренировки? : 1. Я должен подготовить две выборки фотографий (позитивные и негативны) c (например) ~1000 и 3000 примеров соответственно ; 2. Разложить их по папкам good и bad; на уровне корня создать два файла: good.dat и bad.dat 3. Привожу к общему формату положительные : opencv_createsamples.exe -info something\Good.dat -vec samples.vec -w 20 -h 20 4. Создаю финальный каскад xml: opencv_traincascade.exe -data haarcascade -vec samples.vec -bg something\Bad.dat -numStages 16 -minhitrate 0.999 -maxFalseAlarmRate 0.4 -numPos 200 -numNeg 500 -w 20 -h 20 -mode ALL -precalcValBufSize 1024 -precalcIdxBufSize 1024 на втором пункте у меня возникают некоторые вопросы: - какого размера должны быть good и bad фотографии? Нужно делать их на профессиональный фотоаппарат, или хватит камеры телефона? Должен ли быть у них одинаковый размер? - если в файле bad.dat, согласно статьи с хабра, должно быть просто перечисление фотографий, то в файле good.dat, цитирую "Кроме пути должно быть указанно положение рассматриваемого объекта и его размер.". если я сделаю несколько фотографий рыбки в аквариуме, мне нужно будет потом эти фотографии в ручную обрезать, найти у каждой фотографии координаты рыбки и указать? Пока больше вопросов нет. Искал по форуму ответы - не смог найти. Заранее спасибо!)