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OpenCVで物体検出 - haartraining.exe [Edit]
引き続きOpenCVでの物体検出について述べよう.

ポジティブサンプルを作成したら,次はいよいよトレーニング.

haartraining.exe -data classifier/test -vec vec/positive.vec -bg bg/negative.txt -npos 100 -nneg 100 -mem 2000 -minhitrate 0.90 -maxfalsealarm 0.01 -nstages 3 -w 24 -h 24

"-data"引数には作成するカスケード識別器名を記述する.ここではclassifierディレクトリの下のtestディレクトリとして作成される.testディレクトリの下に,トレーニング後の各ステージのパラメータがテキストとして保存される.

"-vec"引数にはcreatesamples.exeで作成したポジティブサンプルデータを指定する.

"-bg"引数にはネガティブサンプル画像を指示したbackgroundファイルを指定する.中身はこんな感じ.

../negative_samples/neg_1.jpg
../negative_samples/neg_1.jpg
...
../negative_samples/neg_100.jpg

"-npos", "-nneg"はそれぞれ使用するポジティブ及びネガティブサンプル数.ネガティブサンプルは指定したファイルから自動的に切り取られて作成されるので,"-nneg"=画像数としなくても良い(みたい?).

"-mem"引数にはPCがプログラムに割り当てるメモリー量を設定する.この値が大きければ一時的に使用する変数を常に確保して処理できるので速く処理が進む(らしい).

"-minhitrate"引数には各カスケードステージで保証する検出率を指定する.最終的な検出率は後の"-nstages"引数により,-minhitrateの-nstages乗となる(0.90%,10stagesなら0.35%, 0.99なら0.90).

"-maxfalsealarm"引数には各カスケードステージで保証する誤検出率を指定する.最終的な誤検出率は"-nstages"乗となる(0.01%,10stagesなら1E-20%, 0.1%なら1E-10%).

"-nstages"はカスケードステージ数.上述のように,ステージ数は最終的な検出率・誤検出率に影響する.当然増やせば処理時間がかかる.

"-w, -h"引数にはポジティブサンプルのサイズを指定する.

実行すると,コマンドプロンプトにいろいろ表示されて,トレーニングの様子がわかる.

ちなみに,-nposは3000,-nnegは7000ぐらいないと,-nposは7000,-nnegは3000ぐらいないと,ちゃんとしたものは作れないらしい.
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[プログラム]OpenCV | 【2006-07-05(Wed) 16:41:46】 | Trackback:(0) | Comments:(0)
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