修改OpenCV随机树分类器

Modifying an OpenCV RandomTree classifier

本文关键字：分类器随机 OpenCV 修改更新时间：2023-10-16

我的问题：目标是实现一篇计算机视觉论文，该论文使用随机树结构将rgbd图像中的像素回归到3D世界坐标。

我已经为AdaBoost和随机森林使用了OpenCv，但我从未深入研究过代码。所以现在我想修改split节点的错误函数，我不知道这是否可能。我在头文件中没有看到清晰的声明。

只是想添加一些关于我想在错误函数中做什么的信息。输入是一个像素（i，j）。然后，在取决于参数的误差函数中，将从rgbd图像创建一个特征，并且必须在子集的每个像素的特征上找到最佳分割。这些特征显然取决于参数，应该在训练期间进行估计。

我的问题：是否可以创建一个扩展CvRTrees并修改每个拆分节点的错误函数的类？如果是，应该修改哪个成员？如果没有，你知道有什么图书馆可以帮助我做到这一点吗。

由于没有人回答，我只会发布我的发现：

CvRTrees使用固定特征作为输入（例如HOG描述符）。如果你想使用随机特征，你必须将所有这些特征作为输入（这可能是完全次优的或不可能的）。

或者，您可以创建自己的弱分类器实现，其中使用的特征类型是随机的，例如阈值可能是。