C++ 用不同维图像训练支持向量机

我正在尝试实现自动车牌检测（ANPR）。我正在使用以下工具。
-Ubuntu 12.04操作系统
OpenCV 2.4.13与C++ < /P> 我使用了一些样本图像，每个图像都有不同的维度来准备训练数据集。我使用的一些图像尺寸如下：
-468*294
-600*375
-1024*776
等等

我经历过，得到的印象是，如果所有的图像都是相同的尺寸，这种方法就可以工作。此外，我认为这也可能不是一个准确的解决方案

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有没有其他方法可以训练具有不同图像维度的SVM？

通常的做法是在将输入图像馈送到分类器之前调整输入图像的大小，因为您有固定数量的输入，您需要固定的特征维度，在您的情况下，特征是像素强度，所以，输入图像中的像素数必须固定。

请注意，仅在图像中的“某处”设置目标对象是不够的，图像应仅包含目标对象和一些次要背景。此外，对象应居中，并且对象在每个图像中的方向应相同。我想你们的图片是可以的，因为他们有相似的比例，但这是一个常见的错误，所以我想提一下。除了Andrey的答案（调整大小）之外，您还应该知道，调整大小的大小通常是识别对象的最小大小！备注：如果纵横比不完全适合，则调整大小并不总是最佳的。也许你必须在调整尺寸之前进行裁剪（或添加一些额外的背景），以获得正确的纵横比！