cascade検出器を用いて判別をかけました
import cv2
import numpy as np
学習器(cascade.xml)の指定
Cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade0.xml')
予測対象の画像の指定
img = cv2.imread('7.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
point = Cascade.detectMultiScale(gray, 1.1, 3)
if len(point) > 0:
for rect in point:
cv2.rectangle(img, tuple(rect[0:2]), tuple(rect[0:2]+rect[2:4]), (0, 0,255), thickness=2)
else:
print (no)
cv2.imwrite('detected.jpg', img)
正解画像と非正解画像枚数を50,30にしたものは全く違うものを判別はしたのですが、3000枚と2000枚にしたものは
Traceback (most recent call last):
File "/home/pi/検出器.py", line 15, in <module>
print (no)
NameError: name 'no' is not defined
となってしまいます
精度をあげようと思うですが枚数を増やして判別できないということは正解画像が悪いの
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2017/12/12 05:50