我正在为电源插座创建分类器（特别是在标准插座面板上出现两次的三个开孔，而不是整个面板本身）。
我的问题是，正图像的理想特征是什么？我应该将什么宽度和高度传递给 train_cascade 以使我的对象检测器能够检测到最小的可能出口？即从尽可能远的距离检测它们？我也关心准确性，并且对需要数周训练的分类器很好（假设它实际上正在取得进展）。
还有一个问题可以增加我对此的理解：我传递的宽度和高度是否会传递给train_cascade将传递给每个图像的搜索框的尺寸？如果是这样，并且我希望我的检测器检测到非常小的物体，那么我应该通过一个小的宽度和高度，对吗？
我希望能够检测到非常大和非常小的插座实例。从非常近的距离（相机实际上距离插座 3 英寸）到至少几英尺远。
好的，所以在了解 OpenCV 及其对象检测功能几周后，没有其他人回答，我将回答我自己的问题。
无论如何，我的理解是，最小的物体可以和正样本一样小opencv_createsamples。
如问题所示，我使用 OpenCV 的对象检测来检测插座。我指定了 20x20 像素createsamples并得到了很好的结果。物体可以被检测到 3-4'，我相信当它的分辨率低于 20x20 像素时。
要记住的一件事是，当您运行检测器时，它会在输入帧上以您指定的尺寸滑动方块。如果您的对象看起来比图像中的那个正方形小，它就不会被检测到。
作为我学习这些东西的过程的一部分，我写了一个教程，希望其他人会觉得有帮助。
http://johnallen.github.io/opencv-object-detection-tutorial/