Image processing 车辆检测和跟踪训练数据的图像分辨率？

我是计算机视觉新手。我正在进行一个研究项目，其目标是（1）从图像和视频中检测车辆，然后（2）能够跟踪移动的车辆

我正处于收集训练数据的初始阶段，我真正关心的是获取具有最佳分辨率的图像，以便进行检测和跟踪

---

有什么想法吗？我得到的当前数据集（来自过去的一个项目）有大约1200x600像素的图像。但有人告诉我，这可能是检测和跟踪任务的最佳分辨率，也可能不是。除了考虑我将从图像中提取类似哈尔的特征这一事实外，我想不出在做出分辨率决策时要考虑的任何因素。在这种情况下，对于训练数据图像，有什么好的分辨率吗？

首先，将原始图像直接输入分类器不会产生很好的结果，尽管有时会有用，例如人脸检测。所以你需要考虑特征提取

一个大问题是1200x600有720000像素。这定义了720000个维度，由于维度爆炸，对培训和分类提出了挑战

所以基本上你需要缩小你的尺寸，特别是使用特征提取。要检测哪些功能？这完全取决于域

另一个重要方面是速度。处理较大的图像需要更多的时间，这对于处理每秒15-30帧的实时图像尤其重要

在我的实时（15fps）项目（请参阅我的个人资料）中，我正在处理640x480图像，对于一些操作，我必须缩小比例以提高性能

---

希望这能有所帮助。

会说分辨率取决于检测车辆的准确度。因为若你们有更高的分辨率，你们可能有更清晰的边缘，所以你们可以更好地检测车辆，即使在“硬”的情况下，你们可以有多个物体靠近。。。另一方面，较低的分辨率使脚本速度更快，这样就不会出现跟踪车辆的问题，例如。。。。这只是我的意见…1200x600应该足够好了。这实际上取决于您要检测的距离/距离。正如Aliostad所说，这一切都取决于您选择的功能。