我是计算机视觉的新手。我正在进行一个研究项目，其目标是（1）从图像和视频中检测车辆，然后是（2）能够跟踪移动的车辆。
我正处于收集训练数据的初始阶段，我真的很关心获得具有最佳分辨率的图像以进行检测和跟踪。
有任何想法吗？我得到的当前数据集（来自过去的项目）具有大约 1200x600 像素的图像。但有人告诉我，这可能是也可能不是检测和跟踪任务的最佳分辨率。除了考虑我将从图像中提取类似 haar 的特征这一事实之外，我想不出在做出分辨率决定时要考虑的任何因素。在这种情况下，对于训练数据图像应该有什么好的分辨率有什么想法吗？
首先，将原始图像直接提供给分类器不会产生很好的结果，尽管有时很有用，例如人脸检测。所以你需要考虑特征提取。
一个大问题是 1200x600 有 720,000 像素。这定义了 720,000 个维度，由于维度爆炸，它对训练和分类提出了挑战。
所以基本上你需要缩小你的尺寸，特别是使用特征提取。检测哪些特征？它完全取决于域。
另一个重要方面是速度。处理更大的图像需要更多时间，这对于处理 15-30 fps 的实时图像尤其重要。
在我的实时 (15fps) 项目（请参阅我的个人资料）中，我正在处理 640x480 图像，对于某些操作，我必须缩小以提高性能。
希望这可以帮助。