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
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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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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sklearn.ensemble._weight_boosting.BaseWeightBoosting.fitfor iboost in range(self.n_estimators): # Boosting step sample_weight, estimator_weight, estimator_error = self._boost( iboost, X, y, sample_weight, random_sta
原创
2021-08-04 10:50:13
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1.Adaboost概念 AdaBoost算法(Adaptive Boosting)是一种有效而实用的Boosting算法，它以一种高度自适应的方法顺序地训练弱学习器。AdaBoost根据前一次的分类效果调整数据的权重，上一个弱学习器中错误分类样本的权重会在下一个弱学习器中增加，正确分类样本的权重会相应减少，并且在每一轮迭代时会向模型加入一个新的弱学习器。不断重复调整权重和训练弱学习器的
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2023-07-07 00:55:35
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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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1.目录注释3rdparty：包含静止图像的解编码器的库文件和头文件apps：包含进行Haar分类器训练的工具data：包含OpenCV库及范例中用到的资源文件doc：包含生成文档所需的源文件寄辅助脚本include：包含入口头文件modules：算法模块的源代码2.modules目录注释opencv_calib3d：包含Calibration（校准）加3D的组合缩写相机标定和三维重建。基本的多视
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2024-03-12 23:25:31
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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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OpenCV 3.x 与之前版本的不同
1）以C++ 风格API为主，C 风格的API 最终可能会取消。
2）C++ API 更加简洁，引入很多C++面向对象的特性
3） 算法都将继承自 cv::Algorithm 接口。
4） 模块分类细化，意义和功能明显。
源代码结构
1）3rdparty/，OpenCV 依赖的第三方库，比如：ffmpeg，jpg、
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2024-03-01 11:41:07
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因为看OpenCV源代码时候，发现自己很是吃力，所以做出如下总结，与大家分享。 接下来我给大家展示一小部分源代码：···（一定要往后看哦）···接下来主要对标记0/1/2/3几处进行详细说明
语法解析：
0：类模板 + public继承
1：typedef typename 作用
2：构造函数，参数初始化列表
3：（）重载//子类
0： template<class Op, class
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2024-04-07 08:22:19
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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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