目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。
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2008-07-04 09:06:58
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目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的
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2012-02-16 14:05:00
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1.准备正负样本： 在上一讲://.com/tornadomeet/archive/2012/03/27/2420088.html 中，我们已经收集到了训练所用的正样本。下面就开始收集负样本了，负样本要求是：不能包含人脸，且图片大小也不需要归一化到正样本尺寸，只需比正样本尺寸大或者相等即可。建议负样本用灰度图，加快训练速度，且负样本一定不能重复，要增大
原创
2021-07-12 11:39:49
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OpenCV 之 HaarTraining 算法剖析1.引言 通过前段时间阅读 OpenCV 的 HaarTraining 代码，基本掌握了 HaarTraining 算法。现将其中的算法作一梳理，同时对 HaarTraining 的使用方法做一简要说明。 HaarTraining 算法总体上以 Friedman, J. H 等人的“Additive Logistic Reg
原创
2021-07-12 10:34:04
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引用： 作者：tornadomeet 出处：http://www.cnblogs.com/tornadomeet 总所周知，机器学习前要训练很多数据，一直感觉训练数据是个很神圣的东西，到底怎么训练呢？头脑一直有这么个疑问，但一直没时间去体验。因此最近在学adaboost算法，就要学会怎样训练出一个.xml文件了。方法是相同的，用过一次，以后的训练过程就差不多了。
原创
2021-07-12 11:39:50
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1.准备正负样本： 在上一讲http://www..com/tornadomeet/archive/2012/03/27/2420088.html 中，我们已经收集到了训练所用的正样本。下面就开始收集负样本了，负样本要求是：不能包含人脸，且图片大小也不需要归一化到正样本尺寸，只需比正样
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2019-10-13 13:54:00
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一 训练框架训练人脸检測分类器须要三个步骤：(1) 准备正负样本集，分别放到两个目录里。我使用的是麻省理工的那个人脸库。大家能够网上搜一下。（3）利用........\opencv\sources\apps\haartraining\haartraining.cpp训练分类器。二 建立project我使用的是vs2012和opencv2.4.9，事实上，使用其它的版本号也区别不多大。1 配置
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2022-01-12 11:01:06
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文章目录环境准备数据准备数据预处理✨✨✨建立正样本的描述文件建立负样本的描述文件生成正样本的.vec文件训练模型✨✨
原创
2023-04-04 20:58:01
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从Opencv教程上才发现下面的话。要是早点看到就好了，就不用看haartraining了，不过话说haartraining的网上的资料还是有不少的，但是traincascade就比较少了，所以只能自己硬着头皮看代码了。在程序的使用上跟haartraining差不多，代码流程部分在这记录下以后慢慢补充。”OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining
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2024-05-29 06:40:27
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近期花了一个星期才把一个bug除掉，主要还是基础没打好。 现在贴一段解释吧： 样本训练： 通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序(新版本的opencv改名为opencv_haartraining)来完成。其中，Haartraini
原创
2014-04-21 17:25:00
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前言： OpenCV中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe，前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器。这两个函数都可以在opencv的相应文件夹下找到，opencv_haartraining.exe训练的adaboost级
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2023-12-25 12:31:58
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介绍 OpenCV提供了两个程序可以训练自己的级联分类器： opencv_haartraining。 opencv_traincascad
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2024-10-24 10:40:54
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cvCreateMTStumpClassifier函数，这个函数的功能是计算最优弱分类器，这篇文章介绍一下自己对haartraining中关于强分类器计算的一些理解，也就是程序中的icvCreateCARTStageClassifier函数。 在给出代码之前，说几处自认为值得说说的问题：1. 由于haartraining是基于HAAR特征进行adaboost训练，对于HAAR特征的处理比较繁琐，采
这个的用途有很多，就是利用Adaboost算法，进行训练一些数据，典型应用是：进行人脸识别。本次就利用人脸识别进行说明，训练的流程。其实进行人脸识别还可以用
opencv_haartraining分类，但是经过一些看网上的人的经验（本人没试），
opencv_haartraining存在很多问题，比如有：
检测效果很一般，识别率低。经验证，利用opencv_t
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2024-10-11 19:08:04
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haartraining，名称可能不一样，比如2.4.9的可能叫cascade.exe等，请对号入座。首先找到exe文件，如下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv_haartraining.exe 因为下面正样本描述文件需要的是特征向量描述文件，所以还需要另外一个程序来生成，也在同目录下： F:\opencv\build\x64\vc12\bin\opencv
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2024-10-09 12:35:53
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如何用OpenCV训练自己的分类器[转] 另：英文说明http://se.cs.ait.ac.th/cvwiki/opencv:tutorial:haartraining最近要做一个性别识别的项目，在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位，这里介绍下这两天我学习的如何用opencv训练自己的分类器。在这两天的学习里，我遇到了不少问题，不过我遇到了几个好
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2024-01-10 14:07:19
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之前做了haartraining的东西，感觉到OpenCV里面实现的东西还不是很好，这个老版本的haartraining的东西在新版本仍然是用老版本的函数来实现的，让我很不爽。于是好期待下一版本的到来，索性研究一下OpenCV路在何方，由于才接触OpenCV不久，就研究它的路在何方有些自不量力，但还是搜集了不少的资料，把我搜集的东西和大家分享一下，有说的不对的，欢迎大家都指点出来~~首先说说Ope
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2024-03-18 16:25:43
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之前做了haartraining的东西，感觉到OpenCV里面实现的东西还不是很好，这个老版本的haartraining的东西在新版本仍然是用老版本的函数来实现的，让我很不爽。于是好期待下一版本的到来，索性研究一下OpenCV路在何方，由于才接触OpenCV不久，就研究它的路在何方有些自不量力，但还是搜集了不少的资料，把我搜集的东西和大家分享一下，有说的不对的，欢迎大家都指点出来~~首先说说Ope
我使用的是opencv2.4.9。安装后。我的cvboost..cpp文件的路径是........\opencv\sources\apps\haartraining\cvboost.cpp。研究源代码那么多天，有非常多收获。opencv库真是非常强大。详细内容例如以下： /*M///////////
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2018-04-11 14:32:00
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opencv_trainCascade输出的xml格式总结在CvCascadeClassifier::save(const String filename, bool baseFormat)里当baseFormat为0时，选择输出本文档格式，否则还是输出opencv_haartraining的格式1. StageCl
