@evalyn.barrows
Для создания Haar Cascade (xml-файла) для использования в OpenCV требуется выполнить следующие шаги:
- Сбор и подготовка набора данных: Вам потребуется набор положительных и отрицательных изображений. Положительные изображения должны содержать объекты, которые вы хотите обнаружить с помощью Haar Cascade. Отрицательные изображения должны содержать фоны, на которых нет объектов. Набор должен быть достаточно разнообразным и содержать различные варианты объектов/фонов.
- Аннотация положительных изображений: Вам нужно будет аннотировать положительные изображения, указав прямоугольник, описывающий положение объекта на изображении. Это можно сделать с помощью специализированных инструментов аннотации или вручную с помощью программы рисования.
- Создание набора обучающих данных: С помощью инструмента opencv_createsamples вы можете создать позитивные сэмплы из положительных изображений и указанных аннотаций. Это создаст файлы .vec, содержащие объекты, вырезанные из положительных изображений.
- Обучение классификатора: С помощью инструмента opencv_traincascade вы можете обучить классификатор Haar Cascade на созданных позитивных образцах и негативных изображениях. Укажите параметры обучения, такие как количество шагов, минимальный размер окна и другие.
- Ожидайте завершения обучения: Этот процесс может занять некоторое время в зависимости от размера данных и параметров обучения.
- Оценка полученной модели: После завершения обучения вы можете оценить качество модели, построив ROC-кривую или используя другие метрики качества.
- Использование XML-файла: После успешного обучения вы получите XML-файл, который вы можете использовать в OpenCV для обнаружения объектов на новых изображениях.
Обратите внимание, что создание и обучение определителя Haar Cascade может быть сложным процессом, требующим достаточного количества данных и времени для настройки параметров обучения. Инструкции, представленные здесь, являются общим руководством, и вы можете также найти более подробные туториалы и инструкции по этой теме в документации OpenCV или в Интернете.