image-processing - 使用 OpenCV Haar 级联分类器查找形状

Question

我在一些雷达数据中寻找抛物线。我正在使用 OpenCV Haar 级联分类器。我的正图像是 20x20 PNG，所有像素都是黑色的，除了那些追踪抛物线形状的图像——每个正图像一个抛物线。

我的问题是：这些积极因素会训练分类器来寻找带有抛物线的黑盒子，还是会训练分类器来寻找抛物线形状？

我应该在正面图像中添加一层中等值的噪点，还是应该不切实际地清晰和高对比度？

这是原始数据的示例。

这是我使用 GIMP 执行简单边缘检测后的数据示例。抛物线形状在白框中突出显示

这是我的正面形象之一。

Answer 1

我想出了一种方法来检测抛物线，最初使用 OpenCV 的 MatchTemplate 方法。起初，我使用的是 Pythoncv和后来的cv2库，但我必须确保我的输入图像是 8 位无符号整数数组。我最终获得了类似的效果，而使用scipy.signal.correlate2d( image, template, mode='same'). 将mode='same'输出大小调整为image. 完成后，我使用该功能执行阈值处理，并使用该模块numpy.where()打开和关闭以消除椒盐噪声。scipy.ndimage

这是阈值之前的输出。