Thanks to the Open Computer Vision

Thanks to the Open Computer Vision Library
implementation [17], the general object detector framework
has become popular and motivated
the community to generate
their own object classifiers. These classifiers use haar-like
features that are applied over the image. Only those image
regions, called sub-windows, that pass through all the stages of
the detector are considered to contain the target object. Fig. 3
shows the detection cascade schematic with N stages. The
detection cascade is designed to eliminate a large number of
negative examples with a little processing.

Kết quả (Việt) 1:

Nhờ thư viện mở máy tính tầm nhìnthực hiện [17], khuôn khổ phát hiện đối tượng chungđã trở thành phổ biến và động cơcộng đồng để tạo raMáy phân loại đối tượng riêng của họ. Sử dụng máy phân loại các giống như haartính năng được áp dụng trên hình ảnh. Chỉ là hình ảnhkhu vực, được gọi là cửa sổ phụ, đi qua tất cả các giai đoạn củaCác máy dò được coi là có chứa đối tượng mục tiêu. Hình 3cho thấy cascade phát hiện sơ với N giai đoạn. Cácphát hiện cascade được thiết kế để loại bỏ một số lượng lớnVí dụ tiêu cực với một xử lý ít.

Kết quả (Việt) 2:

Nhờ Open Computer Vision Library
thực hiện [17], các khuôn khổ dò đối tượng nói chung
đã trở nên phổ biến và thúc đẩy
cộng đồng để tạo ra
các phân loại đối tượng riêng của họ. Những phân loại sử dụng haar-như
tính năng được áp dụng lên ảnh. Chỉ có những hình ảnh
khu vực, được gọi là cửa sổ phụ, đi qua tất cả các giai đoạn của
sự phát hiện được coi là có chứa các đối tượng mục tiêu. Vả. 3
cho thấy việc phát hiện thác sơ đồ với N giai đoạn. Các
thác phát hiện được thiết kế để loại bỏ một số lượng lớn các
ví dụ tiêu cực với một ít chế biến.