利用HAAR训练进行便笺识别

Question

我需要能够通过一个微软Kinect视频流检测到各种各样的彩色便笺。我尝试过使用Emgucv进行边缘检测，但是它似乎没有定位顶点/边缘，也没有进行颜色分割/检测，但是考虑到颜色的多样性可能不够健壮。

我正在尝试使用HAAR分类。谁能建议最好的正面/负面图像的使用。例如，对于正面图像，我是否应该在不同的照明条件和方向下拍摄许多不同颜色的贴图？既然它是一个非常简单的形状(一个正方形)，那么使用HAAR分类会使事情变得过于复杂吗？

Answer 1

images分类器通常用于黑白图像，并主要用于形态学边缘类特征。看起来，如果您想在图片中找到post，最简单的方法是查看颜色(因为它们的颜色非常不同)。你有没有尝试过训练支持向量机的随机森林分类器，以检测张贴，它的笔记，只是基于颜色？一旦你确定了图像中可能被发布的区域，你就可以开始把形状这样的东西作为额外的验证来看，你确实是在看它的帖子。

查看以下示例，说明如何使用hough变换在图像中查找矩形：https://opencv-code.com/tutorials/automatic-perspective-correction-for-quadrilateral-objects/