OpenCV 物体検出、分類器作成と検出テスト その3

OpenCVの家紋の物体検出をするための分類器をその2で作成しました。
ここではその分類器を使って検出をしてみます。

まずは、学習に使用した正解画像の中から何枚か選んで。

いい感じで検出できていますね。4枚目はひし形の枠は外れてしまいましたが、十分許容範囲かと思います。
そもそも学習に使用した画像なので、これで検出されないと困ってしまいますが。

 

続いて、学習には使用していないテスト画像で検出確認。


素晴らしい検出結果ですね


これも良いです。左右の家紋は切れていたりかぶっていたりで検出できなかったようです


提灯の家紋が検出できず、傘の中央部分が家紋と判断されています。
傘についている小さい家紋はバッチリです。
提灯のは角度がつきすぎているのが検出できない原因でしょうね。


全てではありませんが、かなり検出できていますね。


左二つは検出できました。その隣も検出して欲しかったのですが。


中央の金ピカのは検出されませんでした。右側のは確かに家紋っぽい。

 

今回60種類の家紋を学習させましたが、テスト画像内の家紋は学習に使用していない家紋ばかりです。にも関わらず家紋というものの特徴をよく捉えて判断しているのがわかります。
私の環境で、1920×1500サイズの画像検出の処理時間は900msから1300ms、小さい640×480程度の画像は300ms程度でした。パラメータによって制限をつけることで処理時間を短くすることも可能です。

 

次は検出してほしかったのに検出できなかったテスト画像。


角度が大事ですね。
ですが、これは角度をつけた画像を学習をさせることで十分検出できるようになると思います。

 

最後に家紋が含まれない画像。


1枚目の画像は女性の服の模様が家紋ですね、検出されてしまいました。
それ以外は標識だったりマークだったりを誤検出していません。
なかなかの結果だと思います。

 

次回交通標識で分類器作成の機会学習をやってみたいと思います。
最近ホンダで代車を借りたところ、走行中にインパネ部分に標識が表示されました。速度標識や追い越し禁止などが表示されます。

面白かったのでこれを作ってみたいと思います。

 

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