Ini adalah perintah opencv_performance yang dapat dijalankan di penyedia hosting gratis OnWorks menggunakan salah satu dari beberapa workstation online gratis kami seperti Ubuntu Online, Fedora Online, emulator online Windows atau emulator online MAC OS
PROGRAM:
NAMA
opencv_performance - mengevaluasi kinerja classifier
RINGKASAN
opencv_kinerja [pilihan]
DESKRIPSI
opencv_kinerja mengevaluasi kinerja classifier. Dibutuhkan koleksi
menandai gambar uji, menerapkan pengklasifikasi dan menampilkan kinerja, yaitu jumlah
benda yang ditemukan, jumlah benda yang terlewat, jumlah alarm palsu dan informasi lainnya.
Ketika tidak ada koleksi seperti itu, sampel uji yang tersedia dapat dibuat dari objek tunggal
gambar oleh opencv_createsamples(1) utilitas. Skema pembuatan sampel uji dalam hal ini
kasus ini mirip dengan sampel pelatihan
Dalam output, tabel harus dibaca:
'Hits' menunjukkan jumlah objek yang ditemukan dengan benar
'terjawab'
menunjukkan jumlah objek yang terlewat (harus ada tetapi tidak ditemukan, juga dikenal sebagai
negatif palsu)
'Salah'
menunjukkan jumlah alarm palsu (harus tidak ada tetapi ditemukan, juga dikenal sebagai palsu
positif)
PILIHAN
opencv_kinerja mendukung opsi berikut:
-data classifier_directory_name
Direktori, di mana classifier dapat ditemukan.
-Info koleksi_file_name
File dengan deskripsi sampel uji.
-maxSizeDiff perbedaan_ukuran_maks
Tentukan kriteria ukuran referensi dan kebetulan yang terdeteksi. Standarnya adalah
1.500000.
-maxPosDiff perbedaan_posisi_maks
Tentukan kriteria posisi referensi dan kebetulan yang terdeteksi. NS
defaultnya adalah 0.300000.
-sf faktor skala
Skala jendela deteksi di setiap iterasi. Standarnya adalah 1.200000.
-ni Jangan simpan hasil deteksi ke gambar. Ini bisa berguna, jika
koleksi_file_name berisi jalur.
-tidak jumlah_tahapan
Jumlah tahapan yang akan digunakan. Standarnya adalah -1 (semua tahapan digunakan).
-rs ukuran_roc
Standarnya adalah 40.
-h sampel_tinggi
Tinggi sampel (harus memiliki nilai yang sama dengan yang digunakan selama pembuatan). Standarnya
is 24.
-w sampel_lebar
Lebar sampel (harus memiliki nilai yang sama dengan yang digunakan selama pembuatan). Standarnya
is 24.
Informasi yang sama ditampilkan, jika opencv_kinerja dipanggil tanpa ada
argumen/pilihan.
CONTOH
Untuk membuat sampel pelatihan dari satu gambar yang menerapkan distorsi dan menampilkan hasilnya:
opencv_kinerja -data latihan -Info tes.dat
Gunakan opencv_performance online menggunakan layanan onworks.net
