Могут ли прямоугольные изображения использоваться для обучения opencv haar

Мне жаль, что это кажется стартовым вопросом, но просто интересно, могу ли я использовать rectangular dimensions для тренировки opencv haar cascade, Я пробовал с square samples и результирующее изображение было обнаружено хорошо, но когда я попытался с прямоугольной шириной и высотой, как для номерного знака, соотношение сторон 2:1 между шириной и высотой, поэтому я использую то же соотношение сторон во время тренировки, но результирующий классификатор ничего не обнаруживает на изображении.

nStages = 14
nPositive = 1780
minHitrate = 0.996
maxFalseAlarm = 0.2
nNegatives = 14000
width = 48
height = 24
Haar classifier type = BASIC
Boost type = gentle adaboost

Выше приведены параметры, которые я установил для обучения classifier, Может кто-нибудь, пожалуйста, подтвердите, что я могу использовать rectangular parameters для положительных образцов или нет. Также, пожалуйста, предложите некоторые модификации, чтобы тренировка прошла правильно.

Размер негативных изображений для обучения составляет около 240x161 annd 420x240

Спасибо.

РЕДАКТИРОВАТЬ 1:

Я использую звонок следующим образом.

f_cascade.detectMultiScale( image, detected_objects, pyramidScale, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE);