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
前言 红胖子，来也！ 做图像处理，经常头痛的是明明分离出来了（非颜色的），分为几块区域，那怎么知道这几块区域到底哪一块是我们需要的，那么这部分就涉及到需要识别了。 识别可以自己写模板匹配、特征点识别、级联分类器训练识别。 本文章就是讲解级联分类器的训练与识别。明确目标 目标是识别视频中的歌手，我们先手动采集数据集合。 视频为《绿色》，如下图： 训练分类器前的准备工作采集正样本
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2023-08-16 23:14:16
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1 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
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5 #include <iostream>
6 #include <stdio.h>
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2020-01-09 13:44:00
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图1 强分类器和弱分类器示意图 这篇文章将结合OpenCV-2.4.11中自带的haarcascade_frontalface_alt2.xml文件介绍整个级联分类器的结构。需要说明，自从2.4.11版本后所有存储得XML分类器都被替换成新式XML，所以本文对应介绍新式分类器结构。（一）XML的头部 在
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。
分类器中的"级联
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2023-08-16 23:15:53
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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
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
文章目录级联增强分类器的原理一、图像模型及分类方法二、HAAR特征1.引入库分类器构建具体操作停止条件最终精度 级联增强分类器的原理对于大多数机器学习算法，训练样本是一个迭代过程，构建训练模型时要循环遍历全部样本。这样创建的分类器的效果会随着样本的增加而逐步提高。一旦效果达到某个特定标准，或者对于当前训练集已经无法继续提升效果，就可以终止学习过程，如级联增强分类器。一、图像模型及分类方法先从图像
目录一、代码示例二、SVM训练过程2.1 数据准备2.2 初始化SVM参数2.3 训练SVM2.4 保存数据2.5 加载保存的数据2.6 测试数据三、显示支持向量机分类区域3.1 初始化图像显示区域3.2 显示SVM决策区域3.3 显示训练数据3.4 显示支持向量四、输出结果 一、代码示例话不多说，直接上代码：#include <opencv2/opencv.hpp>
#includ
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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前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。这一篇则主要分析一下2个内容：
1. OpenCV中的Adaboost级联分类器的结构，包括强分类器和弱分类器的形式；2. opencv自带的XML分类器中各项参数的含义，如internalNodes和leafValues标签里面的一大堆数字的意义。下面进入正题。————————————
通过OpenCV自带的特征分类器和函数，实现一个简易版的人脸识别，在程序执行前，先了解一下OpenCV相关知识haar特征分类器的使用： 1.图像识别理论：知识+经验
2.haar特征分类器
正样本+负样本进行训练
haar特征、卷积算法、分类决策、级联
Ca
Haar级联分类器概述—— 才疏学浅, 难免有错误和遗漏, 欢迎补充和勘误.Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。目前常用Haar-like特征的分类有： 图1. Haar-like特征分类
首先定义每个Haar-like特征的特征值 为： featurevalue weight white - w
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
文章目录一、CascadeClassifier的简介：Haar特征：LBP特征：HOG特征：
原创
2022-08-26 10:35:45
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adaboost haar分类器训练1（opencv2.4.10版本）使用createPositiveSamples制作工具opencv_createsamples.exe，来制造正样本。（1）建立一个名为xx.bat批处理文件，其内容大概如下：cd D:\test\createPositiveSamples\byIndividualImage//进入分类器制作工具所在的文件目录 opencv_c
opencv2-支持向量机之SVM引导 分类器，分类器是一种计算机程序。 他的设计目标是在通过学习后，可自动将数据分到已知类别。 平面线性分类器 一个简单的分类问题，如图有一些圆圈和一些正方形，如何找一条最优的直线将他们分开？我们可以找到很多种方法画出这条直线，但怎样的直线才是最优的呢？ 距离样本太近的直线不是最优的，因为这样的直线对噪声敏感度高，泛化性较差。 因此我们的目标是找到一条直线，离最近
缩进前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。这一篇则主要分析一下2个内容：1. OpenCV中的Adaboost级联分类器的结构，包括强分类器和弱分类器的形式；2. OpenCV自带的XML分类器中各项参数的含义，如internalNodes和leafValues标签里面的一大堆数字的意义。下面进入正题。---------------------------
1、级联分类器CascadeClassifierOpenCV官方文档：https://docs.opencv.org/3.4.3/d5/d54/group__objdetect.html分类器： 判别某个事物是否属于某种分类的器件，两种结果：是、否 。级联分类器： 可以理解为将N个单类的分类器串联起来。如果一个事物能属于这一系列串联起来的的所有分类器，则最终结果就是 是，若有一项不符，则判定为否。
Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例小时），筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量，因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉，迅速判断该区域
