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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网上提供的级联分类器训练都是基于opencv_haartraining。照着上面的步骤成功训练出了xml，但是用于识别的过程中，识别率很低。改换几次样本后，检测效果还是一般。想想估计是自haar特征不能很好区分，所以想通过opencv_traincascade训练下Lbp。将经验写下来，供自己以后回顾和其它人参考。 工具/原料 opencv2.1 (2.0版本以上均可) 方法/步骤
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2024-05-27 15:58:46
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opencv2-支持向量机之SVM引导 分类器，分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？ 距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近
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2024-10-08 12:43:23
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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。
分类器中的"级联
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2023-08-16 23:15:53
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SVM的理论知识见 SVM的一些总结与认识 --入门级 之前一直以为，用SVM做多分类，不就是用多个SVM分类么，请形状类似于一个二叉树，如下： 即，将所有样本当作输入，其中在训练第一个分类器SVM_1的时候，其正样本为属于类别1的样本，其负样本为剩余的其他所有样本，这就称为 一对其余法，这样做虽然训练的时间从道理上来讲是相对较快的，但是它会带来一系列的问题： 1. 有可能有一个样本在
首先说一下我的经历吧！不想看的可以直跳到教程。之前在树莓派上训练分类器，发现树莓派内存过小，训练几张照片还ok，但是训练十几张照片进程直接就被系统扼杀掉,，所以这次选择用笔记本训练。经过测试，用400张50分辨率的正样本，1500张负样本训练，训练器级数为20，featureType 采用LBP特征时，需要4、5个小时才训练到16级，如果用Haar特征的话我训练的三天三夜才训练到16级，越是到后面
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2024-01-02 21:35:38
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工训备赛日志（三）——基于PaddleLite的垃圾分类模型在树莓派上的部署引言：笔者用树莓派4B，在OpenCv和PaddleLite2.8环境下，将之前训练好的模型成功部署，本文内容分为四个部分，分别是：树莓派4B环境搭建、模型的转换、模型部署、结果演示四个部分。目录：一、树莓派4B环境搭建1.OpenCv-Python安装2.PaddleLite源码编译安装二、模型转换三、模型部署一、树莓派
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2024-08-18 14:37:55
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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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文章目录前言一、级联分类器简介二、训练步骤1.采集图像2.图像处理2.1 图像文件重命名2.2 裁剪ROI区域2.3 批量灰度化及压缩3 制作样本数据3.1 正样本制作3.2 负样本制作4.生成正样本矢量文件5.开始训练6.结果总结 前言因为导师的一个项目，笔者近期在学习如何训练一个基于级联分类的目标识别器。笔者选取螺钉作为例子，训练一个基于级联分类的螺钉识别器。一、级联分类器简介级联分类器是一
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2024-10-01 11:28:44
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网上都是针对人脸识别的教程比较多，所以拥有五花百门的人脸识别分类器，因此也不必麻烦自己训练，而且识别度都挺高的。但是最近一直想在树莓派和OpenCV的环境下进行某种物体的识别，所以要训练特定的分类器，过程不难，相对繁杂，跟着走就OK，以下用苹果识别为例。 在Linux环境下进行Opencv分类器的训练（基于树莓派和OpenCV的物体识别）一、环境配置二、收集和处理样本1、收集正样本2、收集负样本3
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2024-03-07 17:10:05
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Haar特征级联分类器的训练与检测1. 样本的创建1.1 准备正样本图片集1.2 截取目标区域1.3 创建正样本描述文件vec文件1.4 准备负样本图片集1.5 创建负样本描述文件2. 训练分类器2.1 训练器的配置2.2 运行训练器3. 目标检测4. 演示视频 Github链接： https://github.com/chanchanchan97/ROS 1. 样本的创建训练样本分为正样本
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
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2024-05-15 18:58:16
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介绍 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。利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器，需要经过以下几个步骤：（1）收集训练样本： &nbs
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2024-08-23 17:21:37
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前言 红胖子，来也！ 做图像处理，经常头痛的是明明分离出来了（非颜色的），分为几块区域，那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的，那么这部分就涉及到需要识别了。 识别可以自己写模板匹配、特征点识别、级联分类器训练识别。 本文章就是讲解级联分类器的训练与识别。明确目标 目标是识别视频中的歌手，我们先手动采集数据集合。 视频为《绿色》，如下图： 训练分类器前的准备工作采集正样本
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2023-08-16 23:14:16
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介绍
级联分类器包括两部分：训练和检测。 检测部分在OpenCV objdetect 模块的文档中有介绍，在那文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。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_traincas
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2014-03-30 23:57:00
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1 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
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5 #include <iostream>
6 #include <stdio.h>
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2020-01-09 13:44:00
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图1 强分类器和弱分类器示意图 这篇文章将结合OpenCV-2.4.11中自带的haarcascade_frontalface_alt2.xml文件介绍整个级联分类器的结构。需要说明，自从2.4.11版本后所有存储得XML分类器都被替换成新式XML，所以本文对应介绍新式分类器结构。（一）XML的头部 在
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2024-01-02 20:20:02
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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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级联增强分类器可以实现目标检测，本文主要详细地讲解如何使用python和ope
原创
2022-09-23 10:58:44
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文章目录一、级联分类器训练简介一、级联分类器训练简介使用 Haar、LBP 特征训练级联
原创
2022-08-09 12:32:49
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