使用HAAR培訓進行便利貼識別

Question

我需要通過Microsoft Kinect視頻流檢測各種彩色便利貼。我嘗試過使用Emgucv進行邊緣檢測，但是考慮到可能不夠穩健的各種顏色，似乎並未找到頂點/邊緣以及顏色分割/檢測。

我正在嘗試使用HAAR分類。任何人都可以建議使用正面/負面圖像的最佳品種。例如，對於正面圖像，我應該在各種照明條件和方向下拍攝許多不同顏色的便籤紙嗎？看起來它是一個非常簡單的形狀（一個正方形），正在使用HAAR分類過度複雜的事情？

Answer 1

我haar分類器通常用於黑白圖像，並主要觸發形態邊緣特徵。似乎如果你想在圖像中發現它的註釋，最簡單的方法是查看顏色（因爲它們以非常不同的顏色顯示）。您是否嘗試過訓練隨機森林分類器的SVM，以基於顏色檢測後期備註？一旦確定了圖像中可能發佈便箋的區域，您就可以開始將形狀等事物視爲您確實正在查看其註釋的附加驗證。

看看下面爲如何找到使用霍夫的圖像在矩形的例子變換： https://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/