关于为级联分类器准备训练数据集时的图像背景

Question

我有一个关于为级联分类器准备正样本数据集的问题，该分类器将用于对象检测。

作为阳性样本，我获得了3组图像：

1. 一组全尺寸（约1200x600）的彩色图像，带有白色背景，并且每个图像中的对象以不同的角度显示
2. 另一套具有相同图像的灰度和白色背景，缩小到检测窗口大小（60x60）
3. 另一套具有相同图像的灰度和黑色背景，缩小到检测窗口大小（60x60）

我的问题是，在第1组中，背景是否应该是白色的？如果它不是环境，那么可能会在测试数据集中找到该对象？或者我应该有第四组图像在自然环境中？环境如何影响培训样本？

Answer 1

背景应该是对象的典型环境，因为当您实际尝试检测对象时，搜索窗口将始终包含一些背景。最好的方法是从自然图像中裁剪对象。

如果在MATLAB中使用trainCascadeObjectDetector函数，则甚至不必裁剪样本。它允许您为每个图像指定多个边界框。您也不必担心样本的大小，因为trainCascadeObjectDetector会为您调整大小。

MATLAB文件交换上有一个very handy GUI app，用于标记设计用于trainCascadeObjectDetector的图像中感兴趣的对象。

修改：其他几点。您的负片图片还应包含通常与您感兴趣的对象相关联的背景。这是一个tutorial，解释了如何准备训练数据以及如何设置一些参数。