作者|OpenCV-Python Tutorials 编译|Vincent 来源|OpenCV-Python Tutorials 目标 在本教程中， 我们将学习Haar级联对象检测的工作原理。 我们将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测 ...

级联分类器训练 adaboost分类器由级联分类器构成，"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器，这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。 分类器训练完以后，就可以应用于输入图像中 ...

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 ...

众所周知，opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器，也就是说已经有现成的xml文件供你用。如果我们不做人脸识别或者行人检测，而是想做点其他的目标检测该怎么做呢？答案自然是自己训练一个特定的训练器。opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器，svm的训练以及分类很简单 ...

级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator 功能：读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配窗口的操作setImage、setWindow，计算有序特征calcOrd，计算绝对特征calcCat，创建分类器特征的结构create函数 ...

这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征 ...

API说明： 利用opencv自带的数据进行人脸检测： 进阶：人眼检测 级联分类器+模板匹配提高检测的稳定性，实现眼睛的追踪： 自定义级联分类器的训练和使用：待续 命令行参数： -vec ...

运行环境 visual studio 2017（2019也可） opencv3.4（410也可） xml文件 从OpenCV目录里找 C:\OpenCV4.0\opencv\sources\data\haarcascades 这里也有其它目标检测的xml ...