我想创建一个基于级联分类器的对象检测器，唯一的问题是 LBP 和 Haar 特征不是旋转不变的。我首先想到的是将训练样本旋转不同的角度，但我怀疑生成的分类器是否具有良好的质量，而且对象可能有拉伸(stretch)比例。 rotation invariant detector有很多，比如iphone可以实时识别任意方向的人脸，请问他们是怎么做到的？为此，我更愿意使用 OpenCV。
最佳答案
查看可用的对象检测框架 https://github.com/nenadmarkus/pico .
该框架使您能够学习自定义对象检测器(例如，用于查找正面、直立的人脸)，然后在运行时使用它进行旋转不变检测。
这是通过使用物体检测器的旋转版本在多个不同方向扫描图像来实现的。请注意，这可以在没有级联再训练或图像重采样的情况下完成，并且它应该在现代机器上实时工作(提供的人脸检测演示可以)。
有关详细信息，请参阅 http://arxiv.org/abs/1305.4537 上的论文.
关于opencv - 旋转不变检测器的最佳解决方案是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/14869862/