我想计算停车场航拍图像中的汽车数量。经过一些研究,我相信 Haar Cascade Classifiers 可能是一个选择。我将使用的图像示例类似于 Google 地图中停车场的放大图像。
我目前的计划是使用汽车训练自定义 Haar 分类器,我只在一个方向(上下)裁剪图像,然后在以 15 度增量旋转图像的同时多次尝试识别。我的具体问题是:
- 在这里使用 Haar 分类器是一种好方法还是有更好的方法?
- 假设这是一个很好的方法,当从较大的图像中裁剪汽车以获取训练数据时,最好裁剪一个较大的区域,该区域可能包含相邻停车位中的小部分汽车(尽管一些训练图像显然会包括单人汽车,有只有一辆车在他们旁边,等等)还是最好将汽车裁剪得尽可能接近它们的轮廓?
- 再次假设我采用这种方法,我怎样才能避免重复计算汽车?如果一辆车在一个方向上被识别,我不希望它被再次计算。有什么方法可以将汽车标记为已计数并忽略它?