blocks|key|3604897|text|试试这个：https://sites.google.com/site/mcvibot2011sep/|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3604898|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://sites.google.com/site/mcvibot2011sep/^0|5|19|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

Try this one:
<a href="https://sites.google.com/site/mcvibot2011sep/" rel="noreferrer">https://sites.google.com/site/mcvibot2011sep/</a>

blocks|key|590183|text|检查dlib。文件example/train_object_detector.cpp*提供了有关如何实现此目标的一些详细信息。它使用一种称为的功能描述技术。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|offset|length|style|CODE|entityRanges|data|590184|查看以下链接作为起点：|590185|590186|Detecting+Road+Signs+in+Mapillary+Images+with+dlib+C%2B%2B|unordered-list-item|590187|Dlib+18.6+released:+Make+your+own+object+detector!|590188|590189|590190|*注意:不要只使用示例来训练你的检测器！请阅读这些文件作为指南/教程！这些示例程序假设您正在尝试检测人脸并在此基础上进行一些改进(例如，由于人脸是对称的，因此在训练时使用图像镜像，这对于某些迹象可能是灾难性的)。|590191|590192|编辑:使用dlib:检查我的交通标志检测器和分类器的实现|BOLD|590193|https://github.com/fabioperez/transito-cv|590194|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://dlib.net/|1|http://dlib.net/train_object_detector.cpp.html|2|https://gist.github.com/iandees/f773749c47d088705199|3|http://blog.dlib.net/2014/02/dlib-186-released-make-your-own-object.html|4^0|9|X|2|4|0|9|X|1|0|0|0|0|1I|2|0|0|1E|3|0|0|0|0|0|0|A|0|0|15|4|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|1C|8|@$9|1D|A|1E|B|C]]|D|@$9|1F|A|1G|1|1H]|$9|1I|A|1J|1|1K]]|E|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1L|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|1M|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|I|3|J|5|K|7|1N|8|@]|D|@$9|1O|A|1P|1|1Q]]|E|$]]|$1|L|3|M|5|K|7|1R|8|@]|D|@$9|1S|A|1T|1|1U]]|E|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1V|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|O|3|-4|5|6|7|1W|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1X|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|R|3|-4|5|6|7|1Y|8|@]|D|@]|E|$]]|$1|S|3|T|5|6|7|1Z|8|@$9|20|A|21|B|U]]|D|@]|E|$]]|$1|V|3|W|5|6|7|22|8|@]|D|@$9|23|A|24|1|25]]|E|$]]|$1|X|3|-4|5|6|7|26|8|@]|D|@]|E|$]]]|Y|$Z|$5|10|11|12|E|$13|14]]|15|$5|10|11|12|E|$13|16]]|17|$5|10|11|12|E|$13|18]]|19|$5|10|11|12|E|$13|1A]]|1B|$5|10|11|12|E|$13|W]]]]

Check <a href="http://dlib.net/" rel="nofollow">dlib</a>. The file <a href="http://dlib.net/train_object_detector.cpp.html" rel="nofollow"><code>example/train_object_detector.cpp</code></a>* has some details on how this can be achieved. It uses a feature description technique called <a href="https://en.wikipedia.org/wiki/Histogram_of_oriented_gradients" rel="nofollow">Histogram of Oriented Gradients (HOG)</a>.

Check the following links for a starting point:

<ul>
<li><a href="https://gist.github.com/iandees/f773749c47d088705199" rel="nofollow">Detecting Road Signs in Mapillary Images with dlib C++</a></li>
<li><a href="http://blog.dlib.net/2014/02/dlib-186-released-make-your-own-object.html" rel="nofollow">Dlib 18.6 released: Make your own object detector!</a></li>
</ul>

<hr>

* Note: don't just use the examples to train your detector! Read the files as a guide/tutorial! These example programs assume that you are trying to detect faces and make some improvements based on that (such as using image mirrors on training since faces are symmetric, which can be be disastrous for some signs).

<hr>

Edit: Check my implementation of a traffic sign detector and classifier using dlib:

<a href="https://github.com/fabioperez/transito-cv" rel="nofollow">https://github.com/fabioperez/transito-cv</a>

What is best method of Traffic Sign Detection and Recognition?
I review the popular traffic sign detection methods prevalent in recent literature, but don't know which way is best!
I would like to use Color-based and shape-based detection methods.

I work image processing using opencv in visual studio c++.

Traffic Sign Detection and Recognition

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

页面排版不美观，阅读体验差。

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功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符功能5描述100个字符

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什么是最好的交通标志检测和识别方法？我回顾了最近文献中流行的交通标志检测方法，但不知道哪种方法是最好的！我想使用基于颜色和基于形状的检测方法。我使用visual studio c++中的opencv进行图像处理。

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