在C+中使用OpenCV进行目标检测+；

我目前正在为我正在建造的无人机开发一个视觉系统。该系统的目标是在视频流中找到定义良好的目标对象（见下文），该视频流将是地面的二维立交桥视图。到目前为止，我已经尝试过训练并使用一个类似哈尔的基于特征的cascade，一个la Viola-Jones来进行检测。我用5000多张不同角度（透视变换）和范围（帧中的大小）的目标图像进行训练，但只有1900张“背景”图像。这根本不会产生好的结果，因为我找不到合适数量的级联阶段来平衡少量的误报和少量的误报

我正在寻找任何在这方面有经验的人的建议，关于我是否应该：1）放弃层叠，转而选择更适合由轮廓和颜色定义的对象（我读过VJ层叠没有）。 2） 通过添加正面、背景帧、更好地组织/拍摄等方式，改进我的级联训练集。 3） 还有其他一些方法我目前无法理解

目标说明：

• 主要形状：三角形、正方形、圆形、椭圆等
• 清晰、纯色、原色（或接近）颜色
• 最小尺寸在2到8英尺之间（足够大，从几百英尺的地面高度可以很容易地看到）
• 位于对象中心的大型单字母数字，具有自己独特的纯色、原色或几乎原色

我的目标是使用一些非常快速的工具，例如VJ级联，找到可能的对象及其关联的边界框，然后将它们传递给更精细的处理例程，以确定属性（对象和AN的颜色、AN的值、实际形状和GPS位置）。如果您能给我任何关于完成此目标的建议，我将不胜感激。我目前拥有的源代码在这里发布有点长，但是如果您想查看它以供参考，可以免费获取。提前感谢

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-JB

我建议您放弃Haar分类，因为您对您的对象了解很多。在这些情况下，您应该首先检查您可以使用哪些功能：

1） 正如你所说的，空中飞行意味着，你基本上可以把它们当作二维平面上的固定形状。将有缩放，旋转和一些小的仿射变换，这在很大程度上取决于你的相机角度有多宽。如果不是特别宽的角度，那部分可能会被忽略。此外，您可能知道自己的海拔高度，通过该高度，您可能还可以对目标大小（缩放）做出很好的假设

2） 你知道颜色，这也使得很容易找到物体。如果这些都被定义为原色，那么您可以根据颜色过滤图像并找到这些轮廓。如果你想做一些更高级的事情（对我来说似乎没有必要…），你可以做一个，根据我的经验，这是非常有效和快速的。注意，如果要创建对象，最好使用红绿和蓝色，而不是原色（红绿和黄色）。然后，您可以简单地将图像导入其各自的通道，并使用非常高的阈值

3） 你知道几何形状。我自己从来没有这样做过，但据我所知，这些选项正在使用或使用Hough变换（尽管openCV只有用于直线和圆的Hough算法，所以您必须为其他形状编写自己的算法…）。如果没有这个步骤，您可能已经有足够好的结果了

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如果您想获得更具体的建议，请上传两张示例图像

也许可以解决，但我最近看到一篇论文，其中有一个开源许可证，用于使用标准化梯度特征的通用对象检测：

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算法在光照、旋转和缩放方面的性能细节可能需要进一步挖掘。我记不清原稿在哪里了

非常感谢lifesayko给我的小费！下面是我的快速反应：我不是在做这些，这是一个竞争的一部分，在这个竞争中，主持人将在搜索区域中制作并“隐藏”这些目标。我们也不知道眼前的颜色，只是它们将与周围的棕色/绿色土地形成鲜明对比。我会很高兴上传一对夫妇的样本图像，只要我知道如何做到这一点在这里。：）。一个链接也足够了，如果比赛有一个网站等。是的，2）中的分数对你来说应该足够了。你可以用不同的方法来接近它（过滤掉已知的背景，主动搜索物体的颜色，等等）。除非你需要区分不同类型的目标，否则我怀疑你甚至不需要在3）中进行形状匹配，无论如何，如果你决定这样做，我会花一些时间。