OpenCV Cascade Classification: быстрое контрастное растяжение константа
В статье «Эмпирический анализ каскадов обнаружения повышенных классификаторов для быстрого обнаружения объектов», раздел 2.3, авторы говорят о быстром контрастном растяжении. Я не вижу в OpenCV или Matlab какой-либо ссылки на эту предварительную обработку. Обычно необходимо вставить нормализованные дисперсии подокна в каскадный классификатор, но в статье указано, что изображение нормализуется произвольной константой, которая умножает стандартное отклонение. Я не знаю, была ли эта константа (c = 2 в статье) фактически учтена при обучении пороговых значений каскадных характеристик, и если нет, как я мог бы использовать эту операцию, чтобы избежать другой более сложной техники усиления контраста в процессе обнаружения. Любой намек был бы очень полезен. Спасибо
Редактирование вопроса: в каскадной классификации OpenCV «Код», где именно применяется Константа растяжения контраста (c = 2), чем Лиенхарт, использованный при создании каскадов, и это описано в цитируемой здесь статье. http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html? Я не могу найти это. Спасибо
Решение
Вам нужно внимательно изучить документ. Документ очень четкий и конкретный с точки зрения деталей. В разделе 2.3 растяжение контраста применяется к окну. На самом деле все вычисления, описанные в статье, относятся к определенному окну, которое необходимо проанализировать на наличие / отсутствие объекта. Он используется для контрастного растягивания окна перед подачей его в классификатор.
PS: как упоминает @Hoki, пожалуйста, не задавайте вопросов, не связанных с программированием, в StackOverflow.
Другие решения