Размеченный набор данных для тренировки каскада Хаара

Назначение - быстрый поиск птиц на снимке. До 20 кадров в секунду при разрешении 640x480 на RPi3.

Примеры:

Видео

Множественное распознавание

Ещё примеры

Использование

1. Скачайте последний релиз тренированного каскада.
2. Инициализируйте им CascadeClassifier.

cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade_226.xml')

Создание каскада

1. Сэмплирование

opencv_createsamples -vec traning.vec -info positive\desc.txt -bg neg_desc.txt -w 24 -h 24

2. Тренировка

opencv_traincascade -data cascade -vec traning.vec -bg negative/desc.txt 
    -numPos 180 -numNeg 60 -numStages 30 -featureType HAAR -w 24 -h 24
    -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.2 
    -precalcValBufSize 1024 -precalcValBufSize 1024 -numThreads 4

Аннотация

Вы можете аннотировать сет самостоятельно. Например, встроенными средствами OpenCV.

opencv_annotation --annotations=positive\desc.txt --images=positive\img\
opencv_annotation --annotations=negative\desc.txt --images=negative\img\

История изменений

08.03.2018 226 положительных и 72 отрицательных семпла.

14.02.2018 114 положительных и 20 отрицательных семплов.