c++ - 你使用什么类型的负面图像进行类似 Haar 的特征训练有关系吗？

Question

我正在尝试使用 OpenCV 进行一些对象跟踪，并且我阅读了一些关于 Haar 类功能的信息。它说我需要大约 5000 - 10000 张负片图像才能做到这一点，我使用的图像越多，结果就越准确。但我想知道我使用什么类型的图像有关系吗？

例如，我将在房间内跟踪物体，那么只获取室内环境的负片图像会更好吗？或者它并不重要，因为它只是负面的？

如果这听起来像一个愚蠢的问题，我深表歉意，但我想 100% 确定这一点，以确保我的结果尽可能准确。

谢谢

Answer 1

从我读到的内容来看，这些负面图像是室外还是室内并不重要，但我认为你应该同时拥有这两种类型。

顺便说一句，在这个链接Naotoshi Seo 说他使用了大约 3000 个负样本，所以如果您计划使用 5000 到 10000 个，您可能可以同时使用室内和室外负样本。只需确保这些负样本中没有您感兴趣的对象。

希望这可以帮助。