Discussion :

[Grimmjoww]

Bonjour,
j'ai regardé les tutos "Haar-training" disponibles sur le forum, mais on parle peu de la préparation des données d'apprentissage.

Voila dans le cadre de mon stage, j'essaie d'entrainer une cascade pour la détection d'un certain type d'objet(Logo).
En terme de théorie je crois avoir pigé 'Grosso Modo" la méthode Viola Jones,
la je commence a coder et je cale déja !!!

Mon problème se situe au niveau de la création des fichiers ".vec", Pour cela je suis obligé de créer des fichiers ".DAT" qui regroupent les informations sur la cible ( centre x,y, hauteur et largeur), est ce que cela se fait a la main (genre se dire la cible est a peu prés la, et du coup on met des valeurs approximatives...) ?
ou plus tot utiliser un .exe qui fait ca automatiquement ? si c'est le cas merci de me le dire !

Merci de votre aide !!

[Grimmjoww]

Re ^^ ! Pas de réponses lol !!!
Mais je crois avoir trouvé une petite appli..qui me permet d'extraire ma cible et construire le fichier .txt Automatiquement !

[ehkhalid]

ah je viens juste de voir votre question, j'aurai pu t'aider car j'ai travaillé sur la même chose que toi : la detection de logo avec Haartrainning, et j'avais fait une petite appli qui génère automatiquement le fichier xml, tu la trouvera dans ce topic : http://www.developpez.net/forums/d10...s-fichier-xml/

[Grimmjoww]

Salut ^^, je vous remercie de votre réponse.

J'ai déja exploré cette piste la, et j'ai trouvé votre (HaarGererator) Pas mal du tout !!

Juste une petite divergence, sur votre application, ca crée une base de données " Potitives" a partir d'une seule image "positive" en la la mettant aléatoirement (avec ou sans distorsion) dans des images" Negatives" pour ensuite créer le fichier d'apprentissage .vec !

Moi j'essaie de faire simple lol, créer une base de données positives qui contient plus de 1000 images avec differents background pour avoir le maximum de variation, donc en gros je génére pas de fichier postif artificiel.

Pour l'instant j'ai pas encore lançé le trainning, mais si vous, vous avez déja utlisé cette approche la, ca m'intérésse vraiment de voir vos résultats !

Merci encore!

[ehkhalid]

les images positives sont les images qui contiennent l'objet à trouver, mon approche, c'est de créer ces images automatiquement car faire 3000 ou 4000 images positives manuellement demande des jours de travail, donc pour optimiser cette tache, je génère les images positives en calquant l'objet dessus de façon aléatoire, les images générées ont des arrières plans différentes et sont différents des images négative, avec cette méthode je génère beaucoup d'images positives et donc l'apprentissage est meilleur, je m'en sert au boulot et la détection fonctionne très très bien, rarement quand y a de fausse détection.

c'est claire que travailler avec des vrais images positives serait meilleur, mais seulement si on cherche des objets 3d "images en perspectives, ...), mon approche est surtout pour les objets 2D (recherche de sigle sur une facture par exemple).

b courage

[Grimmjoww]

Oui Oui je comprends, moi aussi je travaille avec des sigles 2D, et enfait j'ai a ma disposition une camèra a haute résolution, et je compte faire des découpage en faisant une video de l'objet dans des milieu différents pour ensuite extraire les frames (a vrai dire c'est la camera qui fait ca automatiquement en le temps d'acquisition dès le départ) et du coup je veux bien exploiter ca!!

Je vais essayer ça, je vais voir ce que ça donne !!
Dans le cas, ou j'aurais pas de bon résultats ( il me faut un taux de reconnaissance >95%) je vois pas une autre alternative que votre approche