OpenCV级联-使用不规则多边形限定/勾画的图像进行的训练？

Question

我需要准备训练数据，然后我将使用OpenCV的级联分类器。我理解，对于训练数据，我需要提供矩形图像作为样本，其高宽比对应于OpenCV培训命令中的-w和-h参数。

我对这个想法很满意，但后来我看到了基于web的注释工具LabelMe。人们已经在LabelMe中使用复数多边形进行标记了！

这些多边形可以用在层叠训练中吗？使用不规则多边形不会改善分类结果吗？

如果没有，那么在LabelMe'd图像中勾画对象的复杂多边形的用途是什么？

Answer 1

带有LabelMe注释的数据集用于许多不同的用途。其中一些，如图像分割，需要严格的边界，而不是包围框。

另一方面，OpenCV中的级联分类器被设计用于矩形图像区域的分类。然后，它被用作滑动窗口对象检测器的一部分，该检测器也适用于边框。

严格的边界是否有助于改进目标检测是一个有趣的问题。有证据表明，边界框捕获的背景像素实际上有助于分类。