物体检测图像

Question

我有一些样品相似图片：

现在，当用户上传到我的网站上的图片，我需要检查它是否包含上述图像或非常相似的变化它。

我试图训练一个opencv哈尔分类器，但结果似乎并不乐观。不知道我是否错误地生成了分类器。

我已经使用下面的命令来生成Haar分类

opencv_createsamples -img logo.jpg -num 500 -bg negatives.dat -vec samples.vec -maxxangle 0.6 -maxyangle 0 -maxzangle 0.3 -maxidev 100 -bgcolor 0 -bgthresh 0 -w 209 -h 49 

opencv_haartraining -data haarcascade -vec samples.vec -bg negatives.dat -nstages 10 -nsplits 2 -minhitrate 0.999 -maxfalsealarm 0.5 -npos 7000 -nneg 3019 -w 83 -h 35 -nonsym -mem 1024 -mode ALL 

我使用大约500负像。

也会使用哈尔分类器是我的使用案例矫枉过正？

我也尝试过在opencv中使用cvMatchTemplate的方法，结果令人失望。虽然，正面图像被识别出来，但是假阳性非常高。

我应该尝试正确地训练分类器吗？运行哈尔教练也需要很长时间。

这是我正在采取的正确方向吗？

Answer 1

在这种情况下，使用SIFT可能会有更好的结果。

这些都是一些有趣的参考：

• Scale Invariant Feature Transform
• Sift matching C++ source code/using opencv library
• find-object：简单的Qt界面尝试SIFT，SURF，FAST，BRIEF和其他特征检测器和描述符的OpenCV的实现。

在一个侧面说明，第6章的OpenCV tutorials显示了如何使用的特征点检测器，描述符和匹配内部的OpenCV发现框架。