目录一：OpenCV级联分类器概念二：OpenCV级联分类器操作步骤三：样本采集工作原理分析一四：样本采集工作原理分析二五：创建自己的级联分类器5.1 创建自己的级联分类器第一步5.2 创建自己的级联分类器第二步5.3 创建自己的级联分类器第三步5.4 创建自己的级联分类器第四步5.5 创建自己的级联分类器第五步一：OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法
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2024-03-02 08:16:14
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注意：使用opencv自带的build\x64\vc15\bin里面的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe（opencv_createsamples.exe生成vec文件，opencv_traincascade.exe训练生成xml文件）大体步骤：收集样本（正、负样本）——制作标签文件——训练样本——获得xml数据集 下面开始方法步骤：在
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2024-04-23 11:58:10
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Opencv训练自己分类器注：此文是我整理了网上的各方资料汇集而成，由于在实践中遇到了很多坑，所以把自己的成功训练的经验写下来做个笔记给大家做个参考,本文所使用 opencv版本为3.3 下载链接：Releases - OpenCV1.准备训练样本图片1.1样本的采集： 样本图片最好使用灰度图，且最好根据实际情况做一定的预处理；样本数量越
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2024-05-26 16:54:25
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opencv 2.1网上查的另一种资料训练分类器成功，在此与大家分享。 参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e 样本训练要求1、杯子的背景要统一吗，因为有些背景是白色，有些是淡淡的背景色，还有些深色的背景色答：背景色要统一2、整个图的大小就是最外面一个框框
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2023-09-11 15:12:40
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检测的物体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
原创
2022-08-19 02:12:05
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2009-12-19考了CET英语，心情很差，估计又不过的，哎！英文差！于是看看书，看看自己感兴趣的书今天下午，研究了整个下午的小难题，在8点40分终于搞定了！肚子饿，还没吃饭，还没洗澡，克服了一个不懂的小难题，心理有点体会，想在这里留点纪念，方便别人以后学习。于是乎，我写了：（那些开训练器的相关介绍我就不再详细谈了，进入正题）我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们 就可以用
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2024-03-23 12:30:24
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关于数据是否线性可分:
线性可分：
非线性可分：
常见分类器：K近邻分类器（KNN）：最懒惰的学习方法，大概流程就是取一个点，找到离这个点最近的n个点，看哪一个类别最多，就预测那一个类别。 优势：易于操作，对于复杂的情况也可以做到可以接受的效果。 缺点：训练集纬度高时，因为高维灾难的缘故，表现会很差。当k取太小时极容易过度拟合。支持向量机（SVM）：决策树：随机森林
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2024-03-26 17:07:18
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我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！问题解决：首先了解下，目标检测分为三个步骤：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
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2024-01-12 11:49:57
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https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
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2022-06-13 17:48:32
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1.首先了解一点opencv前置知识点 （1）Op
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2022-09-16 11:03:30
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#!/bin/bash
cmddir="/usr/local/opencv2.2/bin"
pos_name=pos_samples
neg_name=neg_samples
pos_num=`wc -l $pos_name.dat`
neg_num=`wc -l $neg_name.dat`
nstages=15
nsplits=2
heigh
原创
2011-04-26 17:09:13
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目录XML简介XML语法文档声明xml注释元素（标签）xml属性语法规则 XML解析技术介绍dom4j解析技术XML简介
XML是可扩展的标记性语言
XML的作用
1
、用来保存数据，而且这些数据具有自我描述性 2
、它还可以
做为项目或者模块的配置文件 3
、还可以做为网络传输数据的格式（现在
JSON
为主) XML语法 1.
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2023-09-28 10:26:26
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在Android开发中，商品分类布局的设计至关重要。这一布局不仅能提升用户体验，还能增加产品的展示效果。本篇博文将记录下实现“Android 商品分类布局xml”过程中所需的环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用，希望对开发者有所帮助。
## 环境准备
### 软硬件要求
- Android Studio 4.1或以上版本
- Android SDK 29或以上版本
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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级联分类器包括两部分：训练和检测。 这个指南是描述如何训练分类器：准备训练数据和运行训练程序。 重点注意事项OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是 opencv_train
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2024-08-11 21:32:43
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作者丨FlyEgle编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。 一、前言如何提
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2024-07-18 20:40:15
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引言OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和 opencv_traincascade。opencv_traincascade 是一个新程序，根据OpenCV 2.x API 用C++ 编写。这二者主要的区别是opencv_traincascade[Viola2001] 和 LBP[Liao2007] (Local Binary Patterns) 两
KNN学习（K-Nearest Neighbor algorithm，K最邻近方法 ）是一种统计分类器，对数据的特征变量的筛选尤其有效。基本原理KNN的基本思想是：输入没有标签（标注数据的类别），即没有经过分类的新数据，首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征进行比較；然后从測试集中提取K个最邻近（最类似）的数据特征标签，统计这K个最邻近数据中出现次数最多的分类，将其作为新的数据类别。
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2024-04-25 10:40:07
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目标在本教程中， 将学习Haar级联对象检测的工作原理将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测的基础知识将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。具体地将使用以下函数：
cv::CascadeClassifier::load来加载.xml分类器文件，它可以是Haar或LBP分类器
cv::CascadeClassifier
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2024-08-14 11:51:46
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简介：分类是指利用数据的特性将其分成若干类型的过程。监督学习分类器就是用带标记的训练数据建立一个模型，然后对未知数据进行分类。 一、简单分类器首先，用numpy创建一些基本的数据，我们创建了8个点；查看代码X = np.array([[3, 1], [2, 5], [1, 8], [6, 4], [5, 2], [3, 5], [4, 7], [4, -1]])给这8个点的数据赋予默认的
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2023-06-20 13:32:46
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