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 1.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 ...

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 ...

《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 ...

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好，由此想要训练自己的分类器，正好opencv有自带的工具进行训练。本文就对此进行展开。 步骤 1.查找工具文件； 2.准备样本数据； 3.训练分类器； 具体操作 注意，本文是在windows系统实现的，当然也可以在linux系统进行 ...

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 ...

opencv分类器训练中，出错一般都是路径出错，例如， 1.opencv_traincascade.exe路径 2.负样本路径文件，neg.dat中的样本前路径是否正确 3.移植到别的电脑并修改完路径后，最好重新生成正样本描述文件，pos.vec 4.同时修改cmd命令中 ...

正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。 SVM使用 ...

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 ...