备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2016-11-04 23:23:00
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0.前言阈值化在图像处理中是一种常用的操作，比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作。OpenCV中提供了直接阈值化操作cv::threshold()和自适应阈值化操作cv::adaptiveThreshold()两种接口，本文主要学习下基本的使用。参照文档：https://docs.opencv.org/master/d7/d1b/group__imgproc__misc.html1.直接
大家好，我是新手，最近开始研究视频的 object recognition问题，现在研究的是人手识别，看了一些论文。人脸识别方面似乎现在已经找到了效率、精度的契合点，就是appearanced based methods，adamboost的方法在人脸识别效果很好。而手势有些不同，目前还在看。有对这方面有兴趣的可以一起讨论，我的QQ:65105087，如果有这方面的讨论群，非常感激大家能告诉我。我
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2024-08-15 13:50:37
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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OpenCV自带的adaboost程序能够根据用户输入的正样本集与负样本集训练分类器，常用于人脸检测，行人检测等。它的默认特征采用了Haar,不支持其它特征。每个Haar特征对应看一个弱分类器，但并不是任伺一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点，如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测，这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题。&nb
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2024-04-24 17:21:32
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API说明：1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像2 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形 3
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2018-10-27 16:20:00
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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中，图像读取在 classifier.train -> upda...
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2017-04-06 10:13:00
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2022-12-16 11:12:55
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最近在使用opencv里的haar+adaboost做检测，其实早在一年前的无锡已经看过用
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2023-01-05 12:38:38
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使用OpenCV作图像检测， Adaboost+haar决策过程，其中一部分源代码如下： 函数调用堆栈的底层为：1、使用有序决策桩进行预测templateinline int predictOrderedStump( CascadeClass...
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2017-03-21 15:45:00
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以OpenCV训练级联Adaboost为例进行说明
numPos: 12000
numNeg: 120000
numStages: 15
precalcValBufSize[Mb] : 1000
precalcIdxBufSize[Mb] : 800
stageType: BOOST
featureType: HOG
sampleWidth: 40
sampleHeight: 40
boos
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2021-07-12 10:31:58
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贴一个可以运行的代码，供后面项目用： // haarbody.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "iostream" #include "cv.h" #include "highg
原创
2014-04-10 10:01:00
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来源：https://www.cnblogs.com/www-caiyin-com/p/6759381.html 一 Adaboost实例解析 下面，给定下列训练样本，请用AdaBoost算法学习一个强分类器。 求解过程：初始化训练数据的权值分布，令每个权值W1i = 1/N = 0.1，其中，N
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2021-06-04 23:04:00
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来源：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333 一 AdaBoost算法过程 给定训练数据集：，其中用于表示训练样本的类别标签，i=1,...,N。Adaboost的目的就是从训练数据中学习一系列弱分类器或基本分类器，然后将这
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2021-06-04 22:48:00
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AdaboostAdaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。对adaBoost算法的研究以及应用大多集中于分类问题，同时也出现了一些在回归问题上的应用。就其应用adaBoost系列主要解决了: 两类问题、多类单标签问题、多类多标签问题、大类单标签问题、回归问题。它用全部的训练样本进行学习
原创
2014-10-14 20:01:14
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一：AdaBoost原理介绍 假设你是一名患者，有某些症状。你选择咨询多位医生，而不是一位。你根据医生现在的诊断准确率，对每位医生的诊断赋予一个权重。然后对每个医生的诊断结果，乘与他的诊断准确率。最终得出最大值结果的诊断作为最终的结果。在boosting方法中，权重赋予每个训练元组。迭代地学习k...
原创
2021-09-04 11:26:21
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前言 集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类： 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，一系列个体学习器基本都需要串行生成。代表算法是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。 第二类是个体学习器之间不存在强依赖关系，一系列个体学习器
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2019-01-07 10:44:00
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Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例小时），筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量，因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉，迅速判断该区域
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2024-04-29 10:36:07
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#coding=utf-8
from numpy import *
#coding=utf-8
import re
from numpy import *
def load_data(file_name):
open_file=open(file_name)
read=open_file.readlines()
data=re.split(pattern='!',strin
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2024-01-03 12:07:14
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1.3Calibration
标定3个水平放置的相机及其相对位置，跟双目标定类似，先分别标定每个相机的内外参数，再标定第2,3相机相对第一个相机的位置，并用校正来检验标定效果
2.bagofwords_classification
用SVM训练的方法，识别单词？貌似是这个意思
3. bgfg_gmg
在光照条件会发生改变的情况下，提取背景？
4.bgfg_segm
分割背景
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2024-05-10 12:14:51
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