《FAQ:OpenCV Haartraining》——使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题 最近使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器,查阅了一些资料,这些资料对训练过程陈述的很详细,但是缺少一些细节,偶然看到了 ...
本文为作者原创,未经允许不得转载 原文由作者发表在博客园:http: www.cnblogs.com panxiaochun p .html HaarTraining步骤 .正负样本处理 正样本处理需要对正样本进行归一化处理,一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理,比如都是 或者 ,其中其它尺寸比如 也可以做成样本的,不要求是正方形,或者 , ,。这是取决于你的目标的形状,不过正 ...
2016-04-01 22:28 2 5149 推荐指数:
《FAQ:OpenCV Haartraining》——使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题 最近使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器,查阅了一些资料,这些资料对训练过程陈述的很详细,但是缺少一些细节,偶然看到了 ...
介绍 使用级联分类器工作包括两个阶段:训练和检测。 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍,在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。当前的指南描述了如何训练分类器:准备训练数据和运行训练程序。参考:http://jingyan.baidu.com/article ...
本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要 ...
在上一篇文章中,我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联 ...
在前两篇文章中,我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前三个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ============== 本文将着重说明最后一个阶段——目标识别,也即利用前面训练出来的分类器文件 ...
一、安装和配置opencv 二、收集手机图片和非手机图片,形成正样本和负样本 可以通过百度图片,爬虫等方式获取自己需要的图片 三、标记正样本中手机所在的位置 执行命令:python3 object_marker.py /home/zhou/Desktop/github_summary ...
分类器的训练以分为以下三部进行: 1、 样本的创建 2、 训练分类器 3、 利用训练好的分类器进行目标检测。 对检测物体要确定其属性:是否为绝对刚性的物体,也就是检测的目标是一个固定物体,没有变化(如特定公司的商标),这样的物体只要提供一份样本就可以进行训练 ...
https://blog.csdn.net/guwuchangtian/article/details/73838650 ...