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
转载
2024-03-25 17:39:24
155阅读
一、开发工具简介1、opencv分类器基于图像HAAR与LBP特征训练的级联分类器，只需要简单的正负样本数据集图片，就可以训练一个检测正样本的级联分类器。最重要的是，经过编译好的的exe类文件训练出来的分类器，在C++,Python,Js几种语言环境中都可以调用。训练方法很简单，跟着教程按部就班即可。网上也有很多教程，具体方法如下：训练方法1、获取opencv_createsamples.exe和
转载
2024-05-30 17:19:16
69阅读
1. 级联分类器： OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种，这些分类器以XML文件保存，这里主要演示Harr检测人脸（OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸，还包括下表特征检测，当然OpenCV还支持训练自己的级联分类器，这里不做说明。。。）。2. 函数介绍：object = cv2.CascadeClassifier(filename) 加载分类器object：分类器对象
转载
2024-04-30 19:10:01
115阅读
级联分类器简介 OpenCV中的Adaboost级联分类是树状结构，如下图，其中每一个stage都代表一级强分类器。当检测窗口通过所有的强分类器时才被认为是目标，否则就认为当前窗口不是我们要找的目标。实际上，不仅强分类器是树状结构，强分类器中的每一个弱分类器也是树状结构。 一个完整的弱分类器包含包含：Haar特征+leftValue+rughtValue+弱分类器阈值(threshold) 这
转载
2024-07-17 16:47:44
36阅读
这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联分类器、基于hog特征的级联分类器、基于lbp特征的级联分类器”三种。相比较来说 算haar文件夹中的
转载
2024-04-28 15:35:41
33阅读
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 =
转载
2024-03-03 10:11:20
157阅读
# Python的分类器：概述与示例
分类是一种监督学习的任务，旨在根据输入数据对数据进行标记或分类。Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了许多强大的库和工具来建立各种类型的分类器。本文将对Python中的一些常见分类器进行介绍，包括代码示例，以及相应的状态图和类图。
## 1. 常见的分类器
在Python中，常见的分类器包括：
- 逻辑回归（Logistic Regressio
原创
2024-08-18 04:17:33
83阅读
四、Nearest Neighbor分类器的优劣现在对Nearest Neighbor分类器的优缺点进行思考。首先，Nearest Neighbor分类器易于理解，实现简单。其次，算法的训练不需要花时间，因为其训练过程只是将训练集数据存储起来。然而测试要花费大量时间计算，因为每个测试图像需要和所有存储的训练图像进行比较，这显然是一个缺点。在实际应用中，我们关注测试效率远远高于训练效率。其实，我们后
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
转载
2024-04-24 13:27:58
84阅读
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
转载
2023-11-15 19:19:41
71阅读
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
转载
2024-03-02 08:16:14
21阅读
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
转载
2023-11-18 10:18:07
73阅读
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
转载
2024-05-01 14:19:08
31阅读
图像分类任务介绍&线性分类器（上）机器视觉（Computer Vision）图像分类数据驱动的图像分类方法1. 线性分类器2. 线性分类器的权值3. 线性分类器的决策边界4. 损失函数定义5. 多类支撑向量机损失 机器视觉（Computer Vision）图像分类图像分类任务: 计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。 图像分类：从已知的
转载
2024-04-25 16:38:07
48阅读
多分类器：KNN，SVM，Softmax，2-Layer-Affine-Net（以图像分类为例子）记录一下 CS 231N 计算机视觉这门课所提到的一些基础分类器，结合机器学习中学到的二元分类器算法，并以 CIFAR 10 作为训练集测试多分类器性能。KNN K近邻分类主要思路：寻找训练集到测试集中最相似的 个图像（距离由矩阵二范数、或是 范数表示），并由 算法流程：训练集导入 与标签 测试
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
转载
2024-05-30 07:53:18
35阅读
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
转载
2024-01-02 11:16:18
33阅读
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
转载
2024-06-11 13:44:19
85阅读
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
转载
2023-07-27 20:36:06
77阅读
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
转载
2023-11-28 22:39:21
92阅读
