《FAQ:OpenCV Haartraining》——使用OpenCV訓練Haar like+Adaboost分類器的常見問題 最近使用OpenCV訓練Haar like+Adaboost分類器,查閱了一些資料,這些資料對訓練過程陳述的很詳細,但是缺少一些細節,偶然看到了 ...
本文為作者原創,未經允許不得轉載 原文由作者發表在博客園:http: www.cnblogs.com panxiaochun p .html HaarTraining步驟 .正負樣本處理 正樣本處理需要對正樣本進行歸一化處理,一般情況下可以用Photoshop對圖像進行尺寸統一處理,比如都是 或者 ,其中其它尺寸比如 也可以做成樣本的,不要求是正方形,或者 , ,。這是取決於你的目標的形狀,不過正 ...
2016-04-01 22:28 2 5149 推薦指數:
《FAQ:OpenCV Haartraining》——使用OpenCV訓練Haar like+Adaboost分類器的常見問題 最近使用OpenCV訓練Haar like+Adaboost分類器,查閱了一些資料,這些資料對訓練過程陳述的很詳細,但是缺少一些細節,偶然看到了 ...
介紹 使用級聯分類器工作包括兩個階段:訓練和檢測。 檢測部分在OpenCVobjdetect 模塊的文檔中有介紹,在那個文檔中給出了一些級聯分類器的基本介紹。當前的指南描述了如何訓練分類器:准備訓練數據和運行訓練程序。參考:http://jingyan.baidu.com/article ...
本系列文章旨在學習如何在opencv中基於haar-like特征訓練自己的分類器,並且用該分類器用於模式識別。該過程大致可以分為一下幾個大步驟: 1.准備訓練樣本圖片,包括正例及反例樣本 2.生成樣本描述文件 3.訓練樣本 4.目標識別 ================= 本文主要 ...
在上一篇文章中,我介紹了《訓練自己的haar-like特征分類器並識別物體》的前兩個步驟: 1.准備訓練樣本圖片,包括正例及反例樣本 2.生成樣本描述文件 3.訓練樣本 4.目標識別 ================= 今天我們將着重學習第3步:基於haar特征的adaboost級聯 ...
在前兩篇文章中,我介紹了《訓練自己的haar-like特征分類器並識別物體》的前三個步驟: 1.准備訓練樣本圖片,包括正例及反例樣本 2.生成樣本描述文件 3.訓練樣本 4.目標識別 ============== 本文將着重說明最后一個階段——目標識別,也即利用前面訓練出來的分類器文件 ...
一、安裝和配置opencv 二、收集手機圖片和非手機圖片,形成正樣本和負樣本 可以通過百度圖片,爬蟲等方式獲取自己需要的圖片 三、標記正樣本中手機所在的位置 執行命令:python3 object_marker.py /home/zhou/Desktop/github_summary ...
分類器的訓練以分為以下三部進行: 1、 樣本的創建 2、 訓練分類器 3、 利用訓練好的分類器進行目標檢測。 對檢測物體要確定其屬性:是否為絕對剛性的物體,也就是檢測的目標是一個固定物體,沒有變化(如特定公司的商標),這樣的物體只要提供一份樣本就可以進行訓練 ...
https://blog.csdn.net/guwuchangtian/article/details/73838650 ...