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 ...

《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 ...

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 1.查找工具文件； 2.准備樣本數據； 3.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 ...

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 ...

opencv分類器訓練中，出錯一般都是路徑出錯，例如， 1.opencv_traincascade.exe路徑 2.負樣本路徑文件，neg.dat中的樣本前路徑是否正確 3.移植到別的電腦並修改完路徑后，最好重新生成正樣本描述文件，pos.vec 4.同時修改cmd命令中 ...

正樣本來源是INRIA數據集中的96*160大小的人體圖片，使用時上下左右都去掉16個像素，截取中間的64*128大小的人體。 負樣本是從不包含人體的圖片中隨機裁取的，大小同樣是64*128(從完全不包含人體的圖片中隨機剪裁出64*128大小的用於人體檢測的負樣本)。 SVM使用 ...

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 ...