特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別,即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組,即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性,用於解決與特定應用相關 ...
前言 使用opencv自帶的分類器效果並不是很好,由此想要訓練自己的分類器,正好opencv有自帶的工具進行訓練。本文就對此進行展開。 步驟 .查找工具文件 .准備樣本數據 .訓練分類器 具體操作 注意,本文是在windows系統實現的,當然也可以在linux系統進行。 .查找工具文件 opencv中的自帶的分類器訓練工具在開源庫中以應用程序的類型呈現的,具體目錄如下。 可以在該目錄下查找到相關的 ...
2018-09-26 15:03 0 1155 推薦指數:
特征提取和分類是典型計算機視覺系統的兩個關鍵階段。視覺系統的准確性、穩健性和效率很大程度上取決於圖像特征和分類器的質量。特征提取方法可以分為兩個不同的類別,即基於手工的方法和基於特征學習的方法。分類器可以分為兩組,即淺層模型和深層模型。 特征是任何獨特的方面或特性,用於解決與特定應用相關 ...
前言 最近又開始進行人臉檢測方向的內容,看到於仕琪老師的多角度檢測想試一下,還不清楚原理,先測試效果如何。 libfacedetect人臉檢測庫是深圳大學於仕琪老師發布的開源庫,與opencv自帶的人臉檢測器相比,在速度和精度上都有較大的優勢。 本文主要基於libfacedetect庫測試 ...
一、什么是計算機視覺 計算機視覺這種技術可以將靜止的圖像或視頻數據轉換為一種決策或新的表示。所有這樣的轉換都是為了完成某種特定的目的而進行的。輸入數據可能包含一些場景信息,例如“相機是搭載在衣領車上的”或者“雷達發現了一米之外有一個目標”。表示形式是將色彩圖像轉換為黑白圖像,或者從一個圖像序列中 ...
運行環境 visual studio 2017(2019也可) opencv3.4(410也可) xml文件 從OpenCV目錄里找 C:\OpenCV4.0\opencv\sources\data\haarcascades 這里也有其它目標檢測的xml ...
計算機視覺四大基本任務 (分類、定位、檢測、分割) 引言 深度學習目前已成為發展最快、最令人興奮的機器學習領域之一,許多卓有建樹的論文已經發表,而且已有很多高質量的開源深度學習框架可供使用。然而,論文通常非常簡明扼要並假設讀者已對深度學習有相當的理解,這使得初學者經常卡在一些概念的理解上,讀 ...
轉自:http://www.cnblogs.com/leivo/archive/2008/08/07/1263176.html 一、人臉表情識別技術目前主要的應用領域包括人機交互、安全、機器人制造、醫療、通信和汽車領域等 二、 1971 年,心理學家 ...
人臉應用在計算機視覺體系中占很大一塊,在深度學習火起來之前,基於傳統機器學習的人臉應用就已經很成熟了,有很多商用應用場景。本文用一個可以實際運行的Demo來說明人臉應用中常見的技術概念,包含‘人臉檢測’、‘人臉對比’、‘人臉表征檢測(五官定位)’、‘眨眼檢測’、‘活體檢測’以及‘疲勞檢測 ...