我想制作一个识别螺丝的应用程序。 每个螺丝尺寸和形状都有一个标准，有软件可以提供每个螺丝的360 3d模型（例如Autocad）
我想知道是否有任何方法可以使用现有模型（某些扩展名）并从中创建Haar classifier。
如果不清楚，我不想拍摄每张模特的数千张照片。我想以某种方式重用现有的模型
由于
答案 0 :(得分：4)
简而言之：除非您能够根据不同的光照条件逼真地渲染3D模型，否则我认为不可能。
Haar和LBP分类器确实使用了某种纹理信息，所以纯粹的形状信息不够，afaik。 （因此，不是HAAR，HoG可能或可能不适合这种方法）
对于haar分类器训练，您可以使用不同的材质和光照条件以及各种姿势渲染3D模型。您需要背景图像作为负片样本和渲染螺丝的背景（但您也可以将螺丝合并到背景中，然后使用opencv_createsamples工具）。
因此，根据您能够渲染screews的现实或适当程度，您可以将它们用于训练。请记住，实际上，两个相同类型的螺钉看起来并不完全相同，长度可能会有少量变化（取决于生产质量），并且可能会出现变形或“噪音”。可能存在与完美模型不同的毛刺，也许你必须在渲染中考虑它。
另外，请记住，如果haar和lbp级联分类器仅从单个姿势（如正面或轮廓面，而不是同时覆盖两个类）覆盖一个类，则效果最佳，这会减少使用签名3D模型。
有时，3D模型可以与倒角匹配结合使用，以将它们与2D模型进行比较。
答案 1 :(得分：3)
哈尔分类器用于2D图像，用于训练和识别。它需要一组标准化的正2D图像（带螺钉）和一组标准化的负2D图像（无螺钉）来训练分类器。因此，如果这是您的问题，则无法使用3D模型直接进行培训。当然，您可以使用3D模型渲染2D图像，但正如我在您的问题结束时理解您的评论，这不是您想要做的。
此外，根据您的实际任务，哈尔分类器不太可能是您选择的方法。一些重要的问题是：你能分割图像中的螺丝吗？图像中可以有几个螺丝吗？它是分类任务还是您知道图像中存在哪种螺钉类型？您需要本地化还是仅仅是认可？螺钉的可能姿势是否受限制（或者由于分割而可以预先标准化）？
请注意，Haar分类器用于“学习”具有相似姿势的类的不同实例的外观变化（如不同人的或多或少的直立面部，即面部检测），而不是用于处理完全不同的姿势。相同的对象，甚至不是2D，甚至不谈3D。所以它可能只适用于非常有限的情况。
<强>更新 一些提示可以引导您进入正确的方向：
如果您可以分割螺钉并想尝试一种简单的方法，请尝试将其视为2D问题（假设螺钉不能直立）并根据图像矩进行标准化。
如果您可以对螺丝进行分段并希望将其视为2D / 3D问题（投影到2D图像的3D模型），则可以高效地查看我的（现在旧的）research基于外观的匹配与使用3D模型生成的视图。
如果您无法分割螺丝并且您知道图像中存在哪种类型的螺钉，您可以从工业机器视觉库（例如工业机器视觉库）中查看所谓的几何图案匹配。来自Halcon的基于形状的匹配。它也提供类似CAD数据的培训。
如果您无法分割螺丝并且您不知道图像中存在哪种类型的螺钉，则可以为分类任务训练深度卷积神经网络，然后使用3.进行验证和本地化。