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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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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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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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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1.前情回顾上一节有讲到集成学习个体学习器之间根据是否存在依赖关系可以分为强依赖关系，以及不存在强依赖关系。强依赖关系代表算法：boosting系列算法，在boosting系列算法中，adaboost既可以作为分类，又可以作为回归。下面对adaboost做一个总结。复习Boosting算法流程对于m个训练样本，根据初始化权重，训练出弱学习器1，根据弱学习器的学习误差率表现来重新更新样本的权重，使得
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2024-02-22 12:28:39
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目录1.简介2.二分类样本权重和弱学习器系数推导(1)弱学习器系数推导(2)样本权重系数推导3.Adaboost分类算法流程4.Adaboost回归算法流程5.Adaboost正则化6.sklearn实现Adaboost 1.简介Adaboost为加法模型，学习算法为前向分步学习算法。 作为经典的boosting算法，Adaboost通过计算前一个基学习器的误差率，更新后一个基学习器的系数和样本
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2024-08-02 15:06:12
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AdaBoost算法 AdaBoost 简介 前面五篇文章涵盖了分类、回归、关联分析等诸多模型，其中分类模型被介绍得最多。原因是分类在机器学习方向是应用最广的方向之一。本文将要介绍的是分类模型中的另一种模型，AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting
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2019-02-14 21:45:00
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AdaBoost算法针对不同的训练集训练同一个基本分类器（弱分类器），然后把这些在不同训练集上得到的分类器集合起来，构成一个更强的最终的分类器（强分类器）。理论证明，只要每个弱分类器分类能力比随机猜测要好，当其个数趋向于无穷个数时，强分类器的错误率将趋向于零。AdaBoost算法中不同的训练集是...
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2013-11-11 17:40:00
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