用不同维数的图像训练SVM

Training SVM with images of different dimensions

本文关键字：图像 SVM 更新时间：2023-10-16

我正在尝试实现自动车牌检测(ANPR)。我使用以下工具:
Ubuntu 12.04 OS
- OpenCV 2.4.13 + c++

我使用一些样本图像，每个样本图像都有不同的维度来准备训练数据集。我使用的一些图像尺寸如下:
- 468 * 294
- 600 * 375
- 1024 * 776
等。

我已经通过使用OpenCV和SVM与图像，并得到的印象，这种方法将工作，如果所有的图像是相同的尺寸。同样，使用不同维度但相同数量的HoG特征的图像来训练分类器，我认为这可能也不是一个准确的解决方案。

是否有其他方法来训练不同图像维数的SVM ?

通常的做法是在输入图像给分类器之前调整它们的大小，因为你有固定的输入数量，你需要固定的特征维数，在你的情况下特征是像素强度，所以，你输入图像中的像素数量必须是固定的。