Image processing 创建简单haarcascade所需的正片和负片图像数
我需要多少阳性样本和多少阴性样本才能识别出像这张图片上3个贴纸之一的图案： 注意：我说的是用xml为OpenCV创建HaarCascade文件的示例 谢谢！Image processing 创建简单haarcascade所需的正片和负片图像数,image-processing,opencv,computer-vision,pattern-recognition,marker,Image Processing,Opencv,Computer Vision,Pattern Recognition,Marker,我需要多少阳性样本和多少阴性样本才能识别出像这张图片上3个贴纸之一的图案： 注意：我说的是用xml为OpenCV创建HaarCascade文件的示例 谢谢！ 安托万实验将是关键。对于建立适当的旋转和平移不变性，数百个是合理的第一猜测。旋转方向为16个方向（人类感知极限，像这样的大多数模板匹配算法对大约+/-10度敏感）。任何其他因素都会成倍增加样本需求 也就是说，我不确定Haar级联是否是合适的解决方案。它们通常利用灰度对比度进行检测。旋转和平移不变性也是通过蛮力建立的 通过使用Haar Ca
安托万实验将是关键。对于建立适当的旋转和平移不变性，数百个是合理的第一猜测。旋转方向为16个方向（人类感知极限，像这样的大多数模板匹配算法对大约+/-10度敏感）。任何其他因素都会成倍增加样本需求 也就是说，我不确定Haar级联是否是合适的解决方案。它们通常利用灰度对比度进行检测。旋转和平移不变性也是通过蛮力建立的 通过使用Haar Cascades，您将丢弃大量丰富的颜色信息 考虑以下方法：
实验将是关键。对于建立适当的旋转和平移不变性，数百个是合理的第一猜测。旋转方向为16个方向（人类感知极限，像这样的大多数模板匹配算法对大约+/-10度敏感）。任何其他因素都会成倍增加样本需求 也就是说，我不确定Haar级联是否是合适的解决方案。它们通常利用灰度对比度进行检测。旋转和平移不变性也是通过蛮力建立的 通过使用Haar Cascades，您将丢弃大量丰富的颜色信息 考虑以下方法：