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OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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opencvの分類器のエラーについて

Y_issei

総合スコア12

OpenCV

OpenCV(オープンソースコンピュータービジョン)は、1999年にインテルが開発・公開したオープンソースのコンピュータビジョン向けのクロスプラットフォームライブラリです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/07/29 13:51

今raspberry pi3で分類器を作成しているのですがこのエラーから動けません。
色々ネットを見ても具体的に何をすればよいかわからず困っております。
opencv 3.2.0
python2.7.13
です。

opencv_traincascade -data ./cascade/ooo/ -vec ./vec/1.vec -bg ./neg/nglist.txt -numPos 2000 -numNeg 1400 PARAMETERS: cascadeDirName: ./cascade/ooo/ vecFileName: ./vec/1.vec bgFileName: ./neg/nglist.txt numPos: 2000 numNeg: 1400 numStages: 20 precalcValBufSize[Mb] : 1024 precalcIdxBufSize[Mb] : 1024 acceptanceRatioBreakValue : -1 stageType: BOOST featureType: HAAR sampleWidth: 24 sampleHeight: 24 boostType: GAB minHitRate: 0.995 maxFalseAlarmRate: 0.5 weightTrimRate: 0.95 maxDepth: 1 maxWeakCount: 100 mode: BASIC Number of unique features given windowSize [24,24] : 162336 ===== TRAINING 0-stage ===== <BEGIN POS count : consumed 2000 : 2000 NEG count : acceptanceRatio 1400 : 1 OpenCV Error: Insufficient memory (Failed to allocate 1073747200 bytes) in OutOfMemoryError, file /home/pi/opencv-3.2.0/modules/core/src/alloc.cpp, line 52 OpenCV Error: Assertion failed (u != 0) in create, file /home/pi/opencv-3.2.0/modules/core/src/matrix.cpp, line 433 terminate called after throwing an instance of 'cv::Exception' what(): /home/pi/opencv-3.2.0/modules/core/src/matrix.cpp:433: error: (-215) u != 0 in function create

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エラーの内容は

OpenCV Error: Insufficient memory (Failed to allocate 1073747200 bytes)

です。
ラズパイ3のメモリは1GB(=1073741824 bytes)ですが、
それ以上の領域を確保しようとしてメモリ不足(Insufficient memory)エラーになっています。

具体的なデータが不明なため、以下は推測です。

原因としては、ラズパイのスペックに対して特徴量が多すぎることが考えられます。
その対策としてパッと浮かぶのは、
0. 学習データを減らす
0. 特徴量のサンプリング数を減らす
0. 使用する特徴量を変更する
0. 分類器の学習はスペックが高いPCで行う

といったところでしょうか。
他にも方法はあるかもしれませんが、ご参考まで。

投稿2018/07/29 16:21

shiron46

総合スコア111

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Y_issei

2018/07/29 22:42

ご回答ありがとうございました。やはりスペックの問題でしたか。違う方法でやってみます。ありがとうございました。
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