Haar Cascade 与 Hog 检测

Posted 2023-02-16

【中文标题】Haar Cascade 与 Hog 检测

【英文标题】：Haar Cascade vs Hog Detection

【发布时间】：2013-03-21 20:52:08

【问题描述】：

我已经使用 OpenCV 工作了几天，我有一个项目应该从天空中检测 汽车 和 人类 .

这是我的输入：

天空中的移动相机（嵌入在四轴飞行器上）将捕捉帧。 我应该检测的一组对象（人和汽车）

这是我的输出：

检测由矩形或某些轮廓勾勒出的对象

基于此，我的问题如下：Haar Cascade 和 Hog Detection 之间的哪一个，您会推荐这样做，为什么？还是别的？

非常感谢您的回答

【问题讨论】：

你认为哪一个最好，为什么？

如果您的相机朝下，则没有。正面视图的直立位置仅用于预训练模型。您必须训练自己的模型以改善结果。在这种情况下，测试两者。

我正在开发一些非常相似的东西。您在这方面取得了多大进展？

【参考方案1】：

HOG 通常比 Haar 更适合人类检测。我只有这方面的经验，所以我想我会对此提供一些意见。然而，HOG 的局限性在于，人必须在屏幕上的“完美”区域内。太近了，它不会检测到人。太远了，它不会检测到人类。

我在 HOG 上的运气比 Haar 好。哈尔给了我太多误报。

【讨论】：

如果我们正在处理彩色图像，可以使用皮肤检测（基于颜色）丢弃误报。

【参考方案2】：

我一直在尝试使用 HAAR 来检测人类，结果发现误报太多了。我认为 HAAR 只适用于面部或眼睛检测。

由于您的相机在天空中，因此图像中的人非常小并且具有全身形状。 HOG 会是更好的选择。

【参考方案3】：

您需要更改 HAAR 级联中的比例因子和最小邻居，这对于所有图像都不相同。所以还是用 HOG 比较好。