我正在尝试建立haar级联来进行特定字体的OCR;每个字符一个分类器。
我只需将字体绘制到图像上即可生成大量的训练数据。因此，计划是为每个角色生成积极的训练数据，并使用其他角色的示例作为负面训练数据。
我想知道我应该在培训数据中加入多少变化。通常情况下，我只是尝试一切，但我收集这些东西需要几天的时间来训练（对于每个角色！）所以一些建议会很好。
所以，有几个问题：
谢谢！
答案 0 :(得分：8)
训练算法是否认识到我不关心透明像素？或者如果我将角色叠加在不同的背景上，它会表现得更好吗？
您在训练数据部分上提供的图像越多“噪音”就会越强大，但是，训练所需的时间越长。然而，这是你的负面采样将付诸实施的地方。如果你有尽可能多的负训练样本，尽可能多的范围，那么你将创建更强大的探测器。话虽如此，如果你有一个特定的用例，那么我会建议略微倾斜你的训练集以匹配它，它会不那么健壮，但在你的应用程序中要好得多。
我应该包含每个角色带有不同前缀和后缀的图像，还是应该单独处理每个角色？
如果您想检测单个字母，请单独训练。如果你训练它来检测“ABC”并且你只想要“A”那么它将开始获得混合信息。只需训练每个字母“A”，“B”等，然后您的探测器应该能够在较大的图像中挑选出每个字母。
我应该在角色放大和缩小的位置包含图像吗？我收集算法几乎忽略了大小，并且为了效率而缩减所有内容？
我不相信这是正确的。 AFAIK HAAR算法无法缩小训练后的图像。因此，如果您使用50x50字母训练所有图像，但图像中的字母为25x25，那么您将无法检测到它们。如果你训练和检测相反的方式，你会得到结果。从小处开始，让算法为你改变大小（上）。