我需要訓練級聯分類器以檢測車輛和不同的視角。我正在使用OpenCV。爲OpenCV中的級聯訓練構建旋轉圖像的正樣本
一些我需要捕捉的圖像中導致車輛的位置是斜的角度，如下圖所示：
現在有了這個問題，由於車輛對角地放置在整個圖像上，然後存在很多不必要的背景，因爲圖像必須是矩形的，所以我無法將其裁剪出來。是否有另一種方法可以爲對象放置角度/視角的正面樣本？我確實需要分類器才能識別對象的這個特定視圖。它在上面的車上並沒有那麼糟糕，因爲一輛車的長度和寬度並沒有太大的差別。但是，如果我以卡車爲例，它比寬度長數倍，那麼圖像最終會比它們中的感興趣對象具有更多背景，如下所示。我擔心分類的好壞，以及是否有解決方案。
分類器會識別車輛的特定角度，無論它在背景上旋轉的方式如何？在這種情況下，旋轉整個卡車圖像以使卡車水平/垂直，然後剪切剩下的圖像會更好嗎？
問：分類識別車輛的特定角度，無論哪種方式它在背景上轉動的？ A：不可以。無論旋轉方式如何，分類器都無法識別特定的車輛角度。 （在這裏談論Haar-like特徵）。有一個概念是爲了引入傾斜的45°Haar-like特徵來提高「維度」，這在過去我讀過的研究論文中非常成功。
也有人嘗試引入通用的旋轉haar-like功能，但從我的記憶中來說，這是非常不成功的。但是，如果你打算使用超高分辨率的圖像，很可能會奏效。但我不會賭錢。
問：要在整個問題
答：背景正面形象樣品中可能不一定會影響檢測嚴重。從案例到案例，它可能實際上有助於您的檢測。
我的解決方案（如果你真的必須使用分類器），至少對於基於圖像的檢測，是利用OpenCV的rotate（）函數。如果您將圖像從1°旋轉到360°（每次可能爲10°），並且每次都繼續應用分類器。檢測時間可能稍長一些，但我認爲這不會超過幾秒鐘。
對於視頻來說，如果我沒有錯，它會超級滯後。如果時間允許，請給它一個鏡頭。
我想提出的另一件事是你的車輛（如卡車和汽車）具有非常不同的特徵。如果我是你，我會將它們分成不同的分類器並同時運行它們以進行車輛檢測（以前用3種不同的分類器，眼睛，手和臉部進行實時結果）。
如果您打算將它們訓練成一個分類器，它可能會也可能不會工作，所以請看看我的建議是安全的。
你可能也想看看這個鏈接：http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/latent_svm.html（分類較爲常用的目標檢測我總是用哈爾，所以有關於這個clasifier沒有經驗對不起。）
http://www.araa.asn.au/acra/acra2006/papers/paper_5_63.pdf（旋轉型，與我的答案有點矛盾，但我堅持我的觀點，如果圖片的分辨率不夠高，可能會有很多舍入誤差。）
希望我的回答對您有所幫助。祝好運（：如果您需要任何幫助或任何不明確的地方，請發表評論
非常感謝，這絕對有助於我是使用不同的分類器，針對每種不同類型的車輛，我有3種不同的分類器關於哈爾特徵，我想用HoG來代替，因爲我瞭解到，對於Haar特徵，所有正樣本都需要排列起來，以便例如輪胎總是出現在相同的相對位置，等等。這是真的嗎？非常乏味，因爲我有大約1000個樣本 – user961627
@ user961627，Yup.對於一個理想的Haar分類器來說，這是正確的，最好是正樣本總是在相同的相對位置，是否使用了對象標記來標記車輛？那麼，你的問題就解決了嗎？如果你談論的是車輛被隨機放置在圖像的不同部分，但它仍然會雖然很乏味。也許大約2到5秒來標記一個圖像。 – rockinfresh
HoG也應該工作。雖然我不太確定HoG的準確性，但我知道Haar分類器在檢測時間方面比HoG更快。 – rockinfresh