一. Openpcdet的安装以及使用* Openpcdet详细内容请看以下链接：GitHub - open-mmlab/OpenPCDet: OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.1.首先gitclone原文代码2. 这里我建议自己按照作者github上的docs/install文件夹下指示一步步安装，(GitHub - tr
关于如何在 Java 中训练 OpenCV Haar 特征的过程，我将详细介绍包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等篇章。
## 版本对比与兼容性分析
在使用 OpenCV 进行 Haar 训练时，首先需要了解不同版本的特性。以下是 OpenCV 不同版本的对比：
| 版本号 | 特性 | 支持的环境 | 注意事项
Createsamples程序的命令行参数： 命令行参数： －vec <vec_file_name> 训练好的正样本的输出文件名。 －img<image_file_name> 源目标图片 －bg<background_file_name> 背景描述文件。 －num<number_of_samples> 要产生的正样本的数量
原创
2014-04-21 17:27:00
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近期花了一个星期才把一个bug除掉，主要还是基础没打好。 现在贴一段解释吧： 样本训练： 通过调用OpenCV\bin目录下的haartraining程序(新版本的opencv改名为opencv_haartraining)来完成。其中，Haartraini
原创
2014-04-21 17:25:00
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首先建好正负样本库： 对负样本库操作: 得到neg.txt。 对正样本库操作： 得到pos.txt： 安装好EditPlus后打开pos.txt Ctrl+A ---> Ctrl +Tab Ctrl+H Ctrl +H get: 正样本初始化txt
原创
2014-04-16 20:33:00
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前段时间跑Haartraining.exe的数据生成了如下的数据： 打开0文件夹： 里面数据如上，在此：没有生成xml文件。 解决方案： 方案一： 个人经验，是负样本有问题，解决方案（成功通过）： 1。卡在某一层后，按ctrl+c结束 2。更新你的负样本 3。不要删除已经训练出的cascade 4。继续训练，请注意是否要改动-nneg参数
原创
2014-04-21 20:27:00
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因为要对一个矩阵求特征向量矩阵和特征值，本想使用MTL库，因为MTL从成熟程度和运算效率都有保证，没想到使用MTL库求特征向量矩阵和特征值还要依赖其它库，只好另辟蹊径了。幸好我找到了OpenCV，一个由intel资助的开源库，全称叫Open Source Computer Vision Library(大意就是开源计算机视觉库吧)。 要下载OpenCV库，可以从OpenCV中文站上下载，
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2024-05-13 15:59:09
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测试环境：win10 64位vistual studio 2019 Emgu CV 4.6.0安装文档参考：Download And Installation - Emgu CV: OpenCV in .NET (C#, VB, C++ and more)Emgu CV简介(抄网上的)： OpenCV(Open Source Computer
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2024-11-01 08:46:23
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目标使用各种低通滤波模糊图像将定制的滤波应用于图像（2D卷积）2D卷积（图像过滤）与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv2.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均滤波器内核如下所示：操作如下: 保
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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# 如何实现python训练haar特征
## 简介
在计算机视觉领域，哈尔特征是一种常用的图像特征，可以用于对象检测和识别。在本文中，我将教你如何使用Python训练哈尔特征。
## 流程
下面是实现“Python训练哈尔特征”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 下载训练数据集 | 获取用于训练的图像数据集 |
| 2. 准备正负样本 | 对数据集中
原创
2023-12-25 05:12:11
90阅读
# Python训练Haar特征
Haar特征是一种在计算机视觉领域中常用的特征提取方法，它可以用于人脸识别、目标检测等任务。在本文中，我们将介绍使用Python训练Haar特征的过程，并提供相应的代码示例。
## Haar特征简介
Haar特征是由F. A. G. Haar在1909年提出的，它是一种基于图像的灰度差异的特征描述方法。Haar特征可以分为三种类型：边缘特征、线性特征和中心特
原创
2023-12-19 06:31:00
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目的在本章中，将学习：级联分类器的训练过程学习函数：
opencv_createsamplesopencv_annotationopencv_traincascadeopencv_visualisation原理使用弱分类器的增强级联包括两个主要阶段：训练阶段和检测阶段。对象检测教程中介绍了使用基于HAAR或LBP（中心点为阈值，大于它的设为1，小于它的设为0）模型的检测阶段。本文档概述了训练
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2024-04-28 10:42:19
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话说我发现自己之前辛辛苦苦写的一篇被人爬了............所以为了应对那种情况，我把自己的博客地址贴上吧...本博客地址：小塞【教程】opencv-python+yolov3实现目标检测因为最近的任务有用到目标检测，所以昨天晚上、今天上午搞了一下，快速地了解了目标检测这一任务，并且实现了使用opencv进行目标检测。网上资料挺乱的，感觉在搜资源上浪费了我不少时间，所以我写这篇博客，把我这段
级联分类器就是通过一步步过滤图片的特征，经过第一个分类器如果不满足图片
原创
2023-03-17 11:04:57
486阅读
特征，判决，得到判决 1.什么是haar特征？特征 = 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量，矩阵，多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标？ 阈值判决，如果大于某个阈值，认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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，需要说明的是，OpenCV自带的haar training提取的特征是haar特征（具体请参考我的另一篇关于haar
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2023-01-05 12:08:00
176阅读
引言：Haar-like特征多用于人脸检测、行人检测，等目标检测；Haar-like特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子，当然不完全一样)，Haar-like特征模板内只有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要
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2024-05-09 14:05:33
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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#include #include #include #include #include using namespace std;int main(){ // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 ...
原创
2021-07-16 15:00:32
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