McBodik 0 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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
McBodik 0 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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
McBodik 0 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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. 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
McBodik 0 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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
Smorodov 579 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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. 1 Поделиться сообщением Ссылка на сообщение Поделиться на других сайтах
McBodik 0 Жалоба Опубликовано January 3, 2013 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