注意：使用opencv自带的build\x64\vc15\bin里面的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe（opencv_createsamples.exe生成vec文件，opencv_traincascade.exe训练生成xml文件）大体步骤：收集样本（正、负样本）——制作标签文件——训练样本——获得xml数据集 下面开始方法步骤：在
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2024-04-23 11:58:10
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目录一：OpenCV级联分类器概念二：OpenCV级联分类器操作步骤三：样本采集工作原理分析一四：样本采集工作原理分析二五：创建自己的级联分类器5.1 创建自己的级联分类器第一步5.2 创建自己的级联分类器第二步5.3 创建自己的级联分类器第三步5.4 创建自己的级联分类器第四步5.5 创建自己的级联分类器第五步一：OpenCV级联分类器概念目前常用的实用性目标检测与跟踪的方式方法有以下两种帧差法
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2024-03-02 08:16:14
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Opencv训练自己分类器注：此文是我整理了网上的各方资料汇集而成，由于在实践中遇到了很多坑，所以把自己的成功训练的经验写下来做个笔记给大家做个参考,本文所使用 opencv版本为3.3 下载链接：Releases - OpenCV1.准备训练样本图片1.1样本的采集： 样本图片最好使用灰度图，且最好根据实际情况做一定的预处理；样本数量越
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2024-05-26 16:54:25
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2009-12-19考了CET英语，心情很差，估计又不过的，哎！英文差！于是看看书，看看自己感兴趣的书今天下午，研究了整个下午的小难题，在8点40分终于搞定了！肚子饿，还没吃饭，还没洗澡，克服了一个不懂的小难题，心理有点体会，想在这里留点纪念，方便别人以后学习。于是乎，我写了：（那些开训练器的相关介绍我就不再详细谈了，进入正题）我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们 就可以用
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2024-03-23 12:30:24
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opencv 2.1网上查的另一种资料训练分类器成功，在此与大家分享。 参考英文资料网址： http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e 样本训练要求1、杯子的背景要统一吗，因为有些背景是白色，有些是淡淡的背景色，还有些深色的背景色答：背景色要统一2、整个图的大小就是最外面一个框框
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2023-09-11 15:12:40
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我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad（）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！问题解决：首先了解下，目标检测分为三个步骤：1、 样本的创建2、 训练分类器3、 利用训练好的分类器进行目标检测
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2024-01-12 11:49:57
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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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检测的物体是否为绝对刚性的物体，也就是检测的目标是一个固定物体，没有变化（如特定公司的商标
原创
2022-08-19 02:12:05
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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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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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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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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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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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1.首先了解一点opencv前置知识点 （1）Op
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2022-09-16 11:03:30
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#!/bin/bash
cmddir="/usr/local/opencv2.2/bin"
pos_name=pos_samples
neg_name=neg_samples
pos_num=`wc -l $pos_name.dat`
neg_num=`wc -l $neg_name.dat`
nstages=15
nsplits=2
heigh
原创
2011-04-26 17:09:13
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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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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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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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