Haar-Like分類器を作成するためのプログラム群です。
このプログラムは、画像に対してアノテーションを行い、その結果を保存します。アノテーションはマウス操作により行います。
使い方
.images
フォルダにアノテーションをするファイルを保存python annotation_img.py
- 対象オブジェクトを左上から右下へドラッグ&ドロップすることで矩形を描画
- sキー:データ保存 → 次のフレーム
- dキー:矩形データを削除
- rキー:データ保存なし → 次のフレーム
- escキー:途中でプログラム終了
📌 プログラム内部の変数 offset_frame
を指定することで保存画像の連番を調整できます。
このプログラムは、動画に対してアノテーションを行い、その結果を保存します。アノテーションはマウス操作により行います。
使い方
.video
フォルダにアノテーションをするファイルを保存- プログラム内部の
video_path
に動画ファイルパスを指定 python annotation_mov.py
- 対象オブジェクトを左上から右下へドラッグ&ドロップすることで矩形を描画
- sキー:データ保存 → 次のフレーム
- dキー:矩形データを削除
- rキー:データ保存なし → 次のフレーム
- escキー:途中でプログラム終了
📌 プログラム内部の変数 start_frame
を指定することで読込フレーム位置を調整できます。
📌 プログラム内部の変数 offset_frame
を指定することで保存画像の連番を調整できます。
複数のベクトル情報ファイル(.vec)をマージして一つのベクトルファイルにするプログラム
このスクリプトは、アノテーションされたデータを用いて、OpenCVのカスケード分類器を訓練します。
途中、正解画像の学習データ量を問われるので正解画像量のおよそ 8~9割 を指定してください。
./cascadeout に cascade.xml
が生成されていたら学習終了となります。
前準備
- pos フォルダに正解画像と
poslist.txt
が作成されている - neg フォルダに不正解画像が保存されている
./vec
フォルダに存在する .vecファイルをマージして posvec.vec
を出力するスクリプト
このファイルは、プロジェクトのPython環境を定義します。Pythonのバージョンは3.11.2を使用し、必要なパッケージとしてopencv-pythonがインストールされます。