OpenCV使用不規則多邊形邊界/輪廓圖像的級聯訓練？

Question

我需要準備訓練數據，然後使用OpenCV的級聯分類器。我明白，對於訓練數據，我需要提供長方形圖像作爲樣本，縱橫比對應於OpenCV訓練命令中的-w和-h參數。

我對這個想法很好，但後來我看到了基於網絡的註釋工具LabelMe。 人們使用複雜的多邊形在LabelMe中進行了標記！

這些多邊形可以以某種方式用於級聯培訓嗎？ 不會使用不規則多邊形改善分類結果？

如果不是，那麼在LabelMe的圖像中勾勒出對象的複雜多邊形有什麼用？

Answer 1

用LabelMe註釋的數據集被用於許多不同的目的。其中一些，如圖像分割，需要嚴格的邊界，而不是邊界框。

另一方面，OpenCV中的級聯分類器設計用於分類矩形圖像區域。然後將其用作滑動窗口對象檢測器的一部分，該檢測器也可用於邊界框。

緊密的邊界是否有助於改善物體檢測是一個有趣的問題。有證據表明邊界框捕獲的背景像素實際上有助於分類。