opencv_haar分类器的训练
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/5345412.html HaarTraining步骤 ...
原文：利用opencv建立一个识别手机的haar cascade分类器
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：python object marker.py home zhou Desktop github summary haar cascade result.txt home zhou Desktop github summary ha ...
2019-06-23 14:30 2 629 推荐指数：
相关推荐
关于模式识别作业——利用分类器实现手写数字识别
数据库：MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/编写分类器程序，要求：1）选用课上讲述过的分类器2）使用交叉验证法生成训练集及测试集，并以此为基础评价模型的泛化误差。3）总结影响分类器算法结果的因素。 第一步：利用matlab对MNIST数据进行读取。 ------------------------------------------------ ...
使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题
《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 ...
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）
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 ...
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）
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 ...
【原】训练自己的haar-like特征分类器并识别物体（3）
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 ...
python opencv —— 背景提取（MOG、KNN）、识别与检测（Haar Cascade）
注意 opencv 的坐标轴，x 轴向右，和 width 对应，y 轴向下，和 height 对应； 1. MOG2 与 KNN MOG：Mixture of Gaussian import cv2 cap = cv2.VideoCapture('./data/video ...
Opencv级联分类器实现人脸识别
在本章中，我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧。org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法。让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步：加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时，您需要做的第一步是使用 ...