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자동 번호판 감지 (ANPR)를 구현하려고합니다. 다음 도구를 사용하고 있습니다.
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우분투 12.04 OS - I 일부 샘플 이미지를 사용하고 OpenCV의 2.4.13 C++치수가 다른 이미지가있는 SVM 교육
와, 각각은 서로 다른 기준은 트레이닝 데이터 세트를 제조 하였다.
내가 using OpenCV and SVM with images 겪었어요 1024 * 776
등이 그 느낌을 가지고 - 468 * 294
- - 600 * 375
: 내가 사용하고 일부 이미지 크기는 다음과 같습니다 메서드는 모든 이미지가 동일한 차원 인 경우 작동합니다. 또한 Training a classifier using images of different dimensions but same number of HoG features, 나는 이것이 정확한 해결책이 아닐 수도 있다고 생각합니다.
다른 이미지 크기로 SVM을 학습하는 다른 방법이 있습니까?
이미지 내에 대상 개체를 "어딘가에 배치하는 것만으로는 충분하지 않다는 것을 알아 두십시오. 이미지에는 대상 개체와 약간의 작은 배경이 포함되어야합니다. 또한, 물체는 중앙에 위치해야하며 물체의 방향은 각 이미지에서 동일해야합니다. 비슷한 비율을 가지고 있기 때문에 당신의 이미지는 괜찮은 것 같지만 이것은 일반적인 실수입니다. 그래서 언급하고 싶었습니다. Andrey의 답변 (크기 조정) 외에도 크기를 조정 한 크기가 일반적으로 객체를 인식하는 최소 크기라는 사실을 알아야합니다! – Micka
참고 : 종횡비가 정확하게 맞지 않으면 크기 조정이 항상 최적이되는 것은 아닙니다. 올바른 가로 세로 비율을 얻기 위해 크기를 조정하기 전에 자르거나 배경을 추가해야 할 것입니다. – Micka