使用 OpenCV 从 google 街景中检测路灯
Detecting street lamps from google street view with OpenCV
我正在尝试使用 OpenCV 从 Google 街景中检测路灯。
目前作为样本，我有 2000 张正面图像，但只有 1200 张是大致相同的比例，所以我只使用它进行训练。
还有另外 2300 张底片。
正面图片示例：
我尝试将它们采样到不同的大小，并训练它们，但目前检测效果非常差，当我用这样的图像进行测试时：
根据 detectMultiScale 参数，我要么得到很多矩形，包括灯，要么得到一些矩形，但不包括实际的灯。
在训练中，我主要修改高度和宽度参数，参数示例：(200, 10) (150, 30), (120, 30)。我也尝试将算法从 LBP 更改为 HAAR，但结果相似。
你觉得我需要超过1000个阳性样本吗？
我应该在创建矢量文件之前做任何额外的预处理吗？
你知道我应该更改哪些参数才能使其正常工作吗？
是否可以使用 OpenCV 检测 google 街景图像中的灯？
将您的样本更改为周围有少量天空的 lamp（因为我认为这将有助于特异性而不是裁剪 lamp）。
如果 lamp-post 对您很重要，在找到 lamp 后，进行二次搜索以找到附加的 post（或者如果有是 none）。寻找从您找到的 lamp 发出的一条线并将其追踪到地面。在这些图像中的大多数（我想象的大多数场景）中，只有一条清晰的线（post）来自光线。您可以使用某种形式的颜色/定向传播来追踪 post 通过它的各种曲线和角落。
我正在尝试使用 OpenCV 从 Google 街景中检测路灯。
目前作为样本，我有 2000 张正面图像，但只有 1200 张是大致相同的比例，所以我只使用它进行训练。
还有另外 2300 张底片。
正面图片示例：
我尝试将它们采样到不同的大小，并训练它们，但目前检测效果非常差，当我用这样的图像进行测试时：
根据 detectMultiScale 参数，我要么得到很多矩形，包括灯，要么得到一些矩形，但不包括实际的灯。
在训练中，我主要修改高度和宽度参数，参数示例：(200, 10) (150, 30), (120, 30)。我也尝试将算法从 LBP 更改为 HAAR，但结果相似。
你觉得我需要超过1000个阳性样本吗？
我应该在创建矢量文件之前做任何额外的预处理吗？
你知道我应该更改哪些参数才能使其正常工作吗？
是否可以使用 OpenCV 检测 google 街景图像中的灯？
将您的样本更改为周围有少量天空的 lamp（因为我认为这将有助于特异性而不是裁剪 lamp）。
如果 lamp-post 对您很重要，在找到 lamp 后，进行二次搜索以找到附加的 post（或者如果有是 none）。寻找从您找到的 lamp 发出的一条线并将其追踪到地面。在这些图像中的大多数（我想象的大多数场景）中，只有一条清晰的线（post）来自光线。您可以使用某种形式的颜色/定向传播来追踪 post 通过它的各种曲线和角落。