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/5345412.html HaarTraining步驟 1.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 ...
本文是在樣本處理完成情況下,進行分類器訓練。關於分類器訓練網上有很多講解,但是對於初學者還是有一定難度,這可能與個人學習筆記的習慣有關。對此我講我學習的總結下來以圖像方式展示給大家。 執行命令:opencv haartraining.exe data xml vec pos.vec bg neg.txt nstages nsplits npos nneg mem mode all w h 命令講解 ...
2017-03-07 09:20 1 5546 推薦指數:
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/5345412.html HaarTraining步驟 1.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 ...
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 ...
https://blog.csdn.net/guwuchangtian/article/details/73838650 ...
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 ...
一、簡介: adaboost分類器由級聯分類器構成,"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中,被檢窗口依次通過每一級分類器,這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了,全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后,就可以應用於輸入圖像中 ...
級聯分類器訓練 adaboost分類器由級聯分類器構成,"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在圖像檢測中,被檢窗口依次通過每一級分類器,這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了,全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。 分類器訓練完以后,就可以應用於輸入圖像中 ...
眾所周知,opencv下有自帶的供人臉識別以及行人檢測的分類器,也就是說已經有現成的xml文件供你用。如果我們不做人臉識別或者行人檢測,而是想做點其他的目標檢測該怎么做呢?答案自然是自己訓練一個特定的訓練器。opencv里面比較常用的分類器有svm以及級聯分類器,svm的訓練以及分類很簡單 ...
作者|OpenCV-Python Tutorials 編譯|Vincent 來源|OpenCV-Python Tutorials 簡介 使用弱分類器的增強級聯包括兩個主要階段:訓練階段和檢測階段。對象檢測教程中介紹了使用基於HAAR或LBP模型的檢測階段。本文檔概述了訓練自己的弱分類器的級聯 ...