Перейти к содержимому
Compvision.ru
McBodik

использование traincascad

Recommended Posts

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?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

createsamples не обучает классификатор, он только формирует обучающие пары (вход:результат).

Для обучения каскадов используется opencv_haartraining или (предпочтительнее) opencv_traincascade.

Описание здесь: http://docs.opencv.org/doc/user_guide/ug_traincascade.html

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

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?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

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?

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Это не подойдет для проверки?:

opencv\samples\cpp\tutorial_code\objectDetection\objectDetection.cpp

и

opencv\samples\cpp\tutorial_code\objectDetection\objectDetection2.cpp

Статистику оно конечно не вычисляет, но визуально оценить можно.

Прозрачность вроде пока не поддерживается.

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

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"

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Как сказано в описании по ссылке, которую я давал чуть выше (см. раздел Training data preparation),

Готовим директорию с отрицательными образцами (на которых нет искомого объекта)

структура должна быть такая (естественно там должно быть не 2 файла, а пара тысяч):

/img
img1.jpg
img2.jpg
bg.txt[/code] где bg.txt файл со следующим содержимым:
[code]img/img1.jpg
img/img2.jpg
Для положительных образцов аналогично, только в описании должно быть описание местоположения объектов (x, y, width, height): Структура директории с позитивами:
/img
img1.jpg
img2.jpg
info.dat[/code] Содержимое файла info.dat
[code]img/img1.jpg 1 140 100 45 45
img/img2.jpg 2 100 200 50 50 50 30 25 25

после запуска opencv_createsamples (значение ключей переводить лень) получите файл с расширением .vec. Вот его и надо подавать opencv_traincascade.

  • Like 1

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

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

Спасибо

Поделиться сообщением


Ссылка на сообщение
Поделиться на других сайтах

Создайте учётную запись или войдите для комментирования

Вы должны быть пользователем, чтобы оставить комментарий

Создать учётную запись

Зарегистрируйтесь для создания учётной записи. Это просто!

Зарегистрировать учётную запись

Войти

Уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Войти сейчас


  • Сейчас на странице   0 пользователей

    Нет пользователей, просматривающих эту страницу

×