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. 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。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指
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2023-07-27 20:36:06
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文章目录0 前言课题简介一、识别效果二、实现1.数据集2.实现原理和方法3.网络结构最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? opencv python 深度学习垃圾分类
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2024-02-12 15:05:06
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文章目录1. 引言2. 基本原理3. 函数解析创建模型设置模型类型设置参数C设置核函数设置迭代算法的终止标准训练SVM模型预测结果误差计算保存SVM模型从文件中加载SVM4. 示例代码官方示例（python）推理阶段（C++版本）5. 小结 1. 引言opencv中集成了基于libsvm1实现的SVM接口，便于直接进行视觉分类任务。对于数据处理和可视化需求来说，可以用python接口opencv
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2023-11-15 19:19:41
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1.概述级联分类器这个坑早该挖的了，由于本人之前使用的是win10系统家庭版的某种关系，并没有成功训练出xml，趁着换了Linux和比赛需要就再次挖挖坑，这里用到的是Opencv自带的两个分类器来训练样本，这里仅讲述linux环境下分类器的使用方法。Linux版本两个应用程序位于/usr/local/bin文件夹中，分别为opencv_createsamples和opencv_traincasca
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2024-01-31 00:32:01
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文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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在计算机视觉的领域，Java与OpenCV的结合为图像处理提供了强大的工具，尤其是在开发分类器时。分类器是机器学习中的一种重要应用，能够根据特征对数据进行分类，从而在多场景中执行特定任务。本文将详细介绍利用Java结合OpenCV构建分类器的过程。
### 背景定位
构建图像分类器的初期阶段，我们面临了一些技术痛点。首先，对于图像特征的提取与处理在性能上存在挑战，尤其是在大规模数据集上，我们需
本文仅仅梳理自己所学习的知识所用，有什么写的不当的地方请各位指教。完全是个人经验之谈。Opencv自带的分类器是adaboost分类器算法思想是通过迭代训练弱分类器得到一个强分类器。每次迭代得到局部最优的分类器，然后将局部最优的分类器权值相加最后得到一个可用的强分类器。算法伪代码如下：（1） 初始化训练数据的权值分布，让其服从均
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2023-11-23 13:23:50
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环境：opencv-4.0，python，c++ 方法：opencv_createsamples，opencv_traincascade，haar特征或者lbp特征+cascade分类器 流程： 收集样本，处理样本 训练分类器 目标检测一. 收集样本，处理样本 收集正样本关于正样本的收集
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2023-11-18 10:18:07
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文章目录前言一、项目结构在这里插入图片描述二、源码1.程序入口2.SVM_Classify类的设计3.Classfication_SVM类的设计总结 前言本文主要使用opencv实现图像分类器一、项目结构二、源码1.程序入口int main(void)
{
//int clusters=1000;
//Classfication_SVM c(clusters);
特征聚类
//c.Tra
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2024-03-25 17:39:24
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一 采集数据并制作正负样本数据集1.1 录制视频 1.2 将单个视频截取为指定分辨率的图像1.3 处理负样本视频1.4 本次训练正负样本数量选择与图片重编号二 利用matlab制作制作正样本标注框文件三 开始训练opencv级联分类器3.1 生成正样本文件pos.txt3.1.1 对label.txt进行处理,3.1.2 生成暂时性的pos.txt即pos_tmp.txt3.1
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2024-04-24 13:27:58
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提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
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2024-05-01 14:19:08
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1.准备工作目录准备好如下工作目录OpenCV版本较高（大概4.以上）时可能没有opencv_createsamples和opencv_traincascade的exe文件需要下载cmake自己生成，过程较复杂。这里建议使用低版本，我用的是3.4.16。neg目录: 放负样本的目录pos目录： 放正样本的目录xml目录： 新建的一个目录，为之后存放分类器文件使用neg.txt: 负样本路径列表po
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2024-01-10 21:25:35
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OpenCV 使用的 Object detection 技术称为 Cascade Classifier for Object Detection ，是一种属于 boosted cascade of weak classifiers 的方法，也就是将数个弱分类器串联起来再得出最佳的分类结果。其实最早整合到 OpenCV 并支持的分类特征是哈尔特征(Haar-like features)，后来加入了
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2024-08-09 17:13:11
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# Java与OpenCV结合训练分类器
在机器学习和计算机视觉领域，OpenCV是一个强大的库，它提供了大量的算法和工具来处理图像和视频。Java作为一门广泛使用的编程语言，与OpenCV结合使用，可以开发出功能丰富的应用程序。本文将介绍如何使用Java和OpenCV来训练一个分类器。
## 环境搭建
首先，确保你的开发环境中安装了Java和OpenCV。你可以从OpenCV官网下载Jav
原创
2024-07-29 06:36:50
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使用级联分类器工作包括两个阶段：训练和检测。 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍，在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。当前的指南描述了如何训练分类器：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 和 opencv_traincascade 。 opencv_trainca
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2024-09-03 15:25:34
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按照斗地主的规则，完成洗牌发牌看牌的动作。最终结果预计为：具体规则： 1.组装54张扑克牌 2.将54张扑克牌顺序打乱 3.三个玩家参与游戏，三人交替摸牌，每人17张，最后三张做底牌 4.查看三人手中各自的牌（按牌的
OpenCV训练分类器
一、简介
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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2023-11-14 10:39:28
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支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
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2024-01-28 19:59:47
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在java的学习和使用当中，总是会遇到各种各样的问题，这就要求我们对于java知识点的把握十分到位，并且可以熟练运用。今天就来为大家介绍在java中泛型集合算法以及其他集合的具体内容。一起来看看吧。首先来看一下泛型集合算法，主要包括下面这些内容。一、排序对列表元素排序，代码如下所示：static > void java.util.Collections.sort(List elements
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2023-10-17 17:31:22
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检测任务 主要参考了几篇文献博客： https://docs.opencv.org/3.3.1/dc/d88/tutorial_traincascade.html 后来想了下，还是opencv自己的文档最好用，需要耐心读就好。 首先明确级联分类器cascadeClassifier的原理。核心是弱分类器与强分类器的等价性，当多个弱分类器级联起来之后，即使每个单独的分类器分类效果很差，比如
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2024-05-30 07:53:18
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