文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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环境：opencv-4.0，python，c++ 方法：opencv_createsamples，opencv_traincascade，haar特征或者lbp特征+cascade分类器 流程： 收集样本，处理样本 训练分类器 目标检测一. 收集样本，处理样本 收集正样本关于正样本的收集
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2023-11-18 10:18:07
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文章目录1. 引言2. 基本原理3. 函数解析创建模型设置模型类型设置参数C设置核函数设置迭代算法的终止标准训练SVM模型预测结果误差计算保存SVM模型从文件中加载SVM4. 示例代码官方示例（python）推理阶段（C++版本）5. 小结 1. 引言opencv中集成了基于libsvm1实现的SVM接口，便于直接进行视觉分类任务。对于数据处理和可视化需求来说，可以用python接口opencv
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2023-11-15 19:19:41
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文章目录前言一、项目结构在这里插入图片描述二、源码1.程序入口2.SVM_Classify类的设计3.Classfication_SVM类的设计总结 前言本文主要使用opencv实现图像分类器一、项目结构二、源码1.程序入口int main(void)
{
//int clusters=1000;
//Classfication_SVM c(clusters);
特征聚类
//c.Tra
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2024-03-25 17:39:24
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一 采集数据并制作正负样本数据集1.1 录制视频 1.2 将单个视频截取为指定分辨率的图像1.3 处理负样本视频1.4 本次训练正负样本数量选择与图片重编号二 利用matlab制作制作正样本标注框文件三 开始训练opencv级联分类器3.1 生成正样本文件pos.txt3.1.1 对label.txt进行处理,3.1.2 生成暂时性的pos.txt即pos_tmp.txt3.1
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2024-04-24 13:27:58
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提供一个人脸检测的训练工程，其里面包括原始的训练样本、制作好的训练样本、训练指令等，感觉其样本分类特别麻烦其下载地址为：opencv使用cascade分类器训练人脸检测的样本与相关文件1 、opencv里的分类器大概介绍： OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_tra
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2024-05-01 14:19:08
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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。
 
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2023-11-14 10:39:28
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支持向量机：将不同类样本在样本空间进行分割，得出一个间隔最大超平面。调用OpenCV中SVM分类器流程如下：1）建立训练样本注意：CvSVM的train函数要求训练样本存储在float类型的Mat结构中，故需将训练数据存储为符合条件的Mat变量中。2）设置SVM分类器参数注意：此处主要涉及到SVM分类器相关参数设置。下面是自己对SVM分类器相关参数总结。 参数介绍 degree:内核函数
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2024-01-28 19:59:47
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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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一、简介 目标检测方法最初由PaulViola提出，并由Rainer Lienhart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"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在
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2023-11-28 22:39:21
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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. 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。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指
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2024-01-02 11:16:18
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检测任务 主要参考了几篇文献博客： https://docs.opencv.org/3.3.1/dc/d88/tutorial_traincascade.html 后来想了下，还是opencv自己的文档最好用，需要耐心读就好。 首先明确级联分类器cascadeClassifier的原理。核心是弱分类器与强分类器的等价性，当多个弱分类器级联起来之后，即使每个单独的分类器分类效果很差，比如
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2024-05-30 07:53:18
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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. 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。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指
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2023-07-27 20:36:06
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目标在本教程中，我们将学习Haar级联对象检测的工作原理。我们将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测的基础知识。我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别是，我们将使用以下函数： cv::CascadeClassifier::load来加载.xml分类器文件。它可以是Haar或LBP分类器 cv::CascadeClas
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2024-06-11 13:44:19
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前言降噪。Open CV 提供了 5 种不同的平滑方法：简单模糊，简单无缩放变换的模糊，中值模糊，高斯模糊和双边滤波，它们都通过函数 cvSmooth 实现。 关于几种平滑的具体实现步骤及相关基础知识，本文不做讲解( 网上很多相关资料 )，仅就调用封装好了的平滑函数进行介绍，且仅具体介绍简单平滑处理，其它的平滑方式类似。平滑函数 cvSmooth() 函数原型： 1 void cvSmoot
SVM的原理SVM也叫支持向量机，最大间隔分类器。在分类、回归方面普遍出现。 我们在这里考虑使用二维空间来表示一系列数据，每个数据都有它自身的（x，y），然后用一条直线将其进行分类。这应该就是最简单的线性可分。 一般来说，当两个类别距离这条直线越远，那么分类的置信度就越高。函数间隔与几何间隔上述我们提到二维空间中的样本数据，但是一般来说，我们的数据是处于高维空间的。那么这里我们就是用公式 wTx+
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2024-03-25 17:35:42
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先把我印象笔记里的东西贴出来，后期有时间再细细整理。分类器的工作原理： 一个分类器经过大量的正例和反例训练。训练后，可以应用到与训练过程中大小相同的感兴趣区域中使用。检测过程中，产生一个搜索框在图片移动，经过每个位置并用分类器检测。搜索框的尺寸会在每一遍检索完后改变。级联分类器现在有两种选择： 一是使用 opencv1 的CvHaarClassifierCascade函数，二是使用新版本的Ca
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2024-05-18 16:02:36
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在本文中我将利用 opencv 3.0 自带级联分类器将图片集训练得出训练好的分类器，通过程序调用的方法调用训练好的分类器进而检测行人。首先应找到级联分类器的位置所在，其位置一般应在opencv安装的根目录中，选中我划出的两个程序复制到训练集文件夹中。两者的作用分别是：opencv_createsamples用于准备训练用的正样本数据和测试数据，能够生成能被opencv_traincascade程
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2024-03-29 07:30:28
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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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本文仅仅梳理自己所学习的知识所用，有什么写的不当的地方请各位指教。完全是个人经验之谈。Opencv自带的分类器是adaboost分类器算法思想是通过迭代训练弱分类器得到一个强分类器。每次迭代得到局部最优的分类器，然后将局部最优的分类器权值相加最后得到一个可用的强分类器。算法伪代码如下：（1） 初始化训练数据的权值分布，让其服从均
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2023-11-23 13:23:50
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