使用具有交通标志的OpenCV级联分类器

Question

我试图检测一些类似的交通标志：http://i.stack.imgur.com/yOTZb.jpg

我设法隔离了交通标志（目前，它总是圆的）：http://image.noelshack.com/fichiers/2015/06/1422869734-3.jpg

对于实时的SURF结果不好，以及前一篇文章的提示，我想使用级联分类器来检测不同的交通标志（30,50,70 ......）。

1）交通标志是否能很好地识别出像人脸一样的级联分类器？我的意思是，交通标志是否容易受到哈尔特征检测的影响？

2）我是否需要为每个标志训练一个级联分类器（一个.xml）？我是否需要在50的误报中放置30,70个交通标志的图像（ 反之）？

3）如果我理解，正面图像必须具有相同的尺寸，我需要删除背景？

对不起我的英文，谢谢：）

Answer 1

我认为你需要根据交通标志的形状训练一些哈尔探测器（一个用于三角形警告标志，另一个用于圆形标志等）。作为检测结果，您将有一些候选人进行进一步处理，并应确定候选人是否为真阳性 如果它是真阳性：额外的分类需要识别已知形状的类型。该分类可以是ANN算法或SVM。

您的问题的答案：

1. 它强烈依赖于正/负数据库，用于训练的功能（Haar，LBP，HoG），但我认为这种级联结构对您的目的非常有用。
2. 上面部分回答。对于否定：你应该使用一组非常不同的图像。例如。收集大型数据库非常重要，因为在培训的第一步中大多数否定都会被拒绝。
3. 您需要在训练期间使用相同的比例（对于阳性），建议使用一些全局转换来减少不同光照条件的影响。但是，您不需要删除背景，只需沿着标志边框裁剪图像。