Есть скрипт на OpenCV python умеющий распознавать различия в сцене.
Есть опыт, где я вручную обучал скрипт из серии хорошо/плохо (но я не знаю как это было реализовано, я только обучал)
Может кто может подсказать источник, где есть более менее подробно разобран такой кейс, хочу изучить этот вопрос и внедрить.
Саму OpenCV я подизучил
Сама задача- есть сцена, где меняются люди, но студия должна быть одинаковой. И мне надо научить мол- это может менятся, это нет.
Vindicar, по прошлому вопросу- решил так, что могу вручную прописать x,y,w,h, тем самым исключу ненужные секторы, по сути у меня в сцене это прямоугольник, но это все крайне мануально и хотелось бы запустить на этом обучение. Не в коем случае не прошу готового решения моей задачи, а именно источники, где возможно разбирался похожий кейс.
По подробностям, даже не знаю как подробнее. Хочу мануальные x, y, w, h обучать, мол эти хорошие, обведи зеленым, а те плохие, выделяй красным
Vindicar, это не проблема, есть ресурс, который отметит Плохо/Хорошо, вопрос- как обучать. Смотрю сейчас на youtube Виталия Кулиева, Data science guy, пока до обучения не дошел.
JRBRO, ну тут для начала стоит определиться с данными. Что у тебя на входе, как выглядит желаемый выход.
OpenCV содержит кое-какие алгоритмы типа метода опорных векторов, решающего леса и байесовского классификатора. Но, скажем, нейронных сетей там нет, а скормить классификатору изображение как таковое непросто.
JRBRO, напрямую изображение скормить затруднительно.
Вообще для обработки непосредственно изображений часто используются свёрточные нейронные сети (convolutional neural networks). Свёрточная часть "сжимает" изображение, выделяя существенные признаки, а дальше идёт обычная сеть-классификатор, которая уже принимает решение.
Можно полистать официальный сайт пакета tensorflow на эту тему.
Простой
