前言实践是检验真理的唯一标准。因为觉得一板一眼地学习OpenCV太过枯燥，于是在B站上找了一个以项目为导向的教程学习。 （教程传送门）一、案例介绍提供信用卡上的数字模板： 要求：识别出信用卡上的数字，并将其直接打印在原图片上。虽然看起来很蠢，但既然可以将数字打印在图片上，说明已经成功识别数字，因此也可以将其转换为数字文本保存。车牌号识别等项目的思路与此案例类似。示例：
原图
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2024-01-09 17:03:29
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这次实现的数字识别是基于KNN分类算法的一款识别。利用KNN算法我们训练了5000个数字，0~9各500个，将其中前250个作为训练集，后250个作为测试集进行测试得到最终的准确率整个程序的训练数据都来自OpenCV的自带的一张图片digits.png（在文件夹opencv/samples/data/中），这张图片里面就有5000个手写数字，每个数字都是20x20的图像，没有OpenCV的可以用我
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2023-12-25 17:11:38
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第一次尝试用openCV-python进行了人脸训练和人脸识别，主要参考下面的文章：稍有区别，区别在于：1. 在jm文件夹中放置训练图片命名格式为：人脸唯一编号.人脸姓名.图片编号，如图所示。这样第4步人脸识别的时候就能根据识别人脸的编号确定对应人名。2. 摄像头人脸采集像上面拍照处理照片比较繁琐，特别是需要大量照片训练时，可以直接用摄像头采集人脸照片。代码如下：# -*- coding: utf
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2024-06-26 11:15:37
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OpenCV最简单的环境配置以及读图显示视觉软件简介** 计算机视觉是在图像处理的基础上发展起来的新兴学科. OpenCV 是一个开源的计算机视觉库，是英特尔公司资助的两大图像处理利器之一。它为图像处理、 模式识别、三维重建、物体跟踪、机器学习和线性代数提供了各种各样的算法。 当然除了OpenCV之外还有一些优秀的机器视觉开发软件包，比如大家熟悉的Matlab、Halcon、Vision Pro以
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2024-05-03 17:08:25
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前几周在网上看到了利用opencv自带的人脸检测xml文件，实现人脸检测。最后想通过自己的训练来实现人脸检测，从而扩展到实现其他目标检测。在网上也看到了许多资料，都讲得特别好。我这里做个总结，防止忘记。首先是环境：win10+vs2013+opencv-2.4.13+cmake-3.8.0这里我想多说两句，由于opencv3.x没有源文件没有haartraining源文件，因此只能选择opencv
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2024-05-15 21:28:56
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一.环境QT5.14OpenCv 4.2.0训练器使用的是OpenCV-3.4.1-x64版本的opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe文件。 高版本去除了这两个文件，有些低版本使用的时候会出现”应用程序无法正常启动(0xc000007b)。“的错误。（我之前使用OpenCv-3.3.1的时候就出现过） 下载链接：https://github
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2024-04-10 19:02:27
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学更好的别人，做更好的自己。——《微卡智享》本文长度为1974字，预计阅读5分钟前言很早就想学习深度学习了，因为平时都是自学，业余时间也有限，看过几个pyTorch的入门，都是一些碎片化的东西，始终串不起来。最近也是正好赶的疫情，出差少了，也是在B站看pyTorch视频时有评论说刘二大人的《pyTorch深度学习实践》讲的好，整个教程看下来后，确实是深入浅出，感觉就是宛然打通自己任督二脉，算是入门
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2024-05-13 09:32:50
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Opencv+traincasade训练器训练1. 前期准备opencv3.4.1 +VS2018存放正样本和负样本的文件夹生成训练的文件2. 准备样本2.1 准备正样本正样本就是你想要识别的物体，可根据情况选择样本的多少（实际上越多越好），样本之间不要重 复，差异性越大越好（比如人脸识别，就拍很多张正脸，侧脸之类的）。尺寸看情况选择，但是必须归一化，即统一尺寸。本文中选择的尺寸为128X96，越
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2024-03-16 01:13:24
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参考链接： opencv之级联分类器训练opencv_traincascade http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html 如何利用OpenCV自带的haar training程序训练分类器1、准备好正负样本图片，正样本就是含有目标的图片，负样本就是不还有目标的图片，建好文件夹，如图所示。其中正样本图片最好是裁剪成同
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2024-04-09 07:52:45
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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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本文主要记录了通过TensorFlow对一个拥有2个卷积(池化)层和2个全连接1层的卷积神经网络对模型进行训练，再使用已训练好的模型通过OpenCV调用摄像头对手写数字进行识别的过程本文使用的 MNIST_data 数据集如下 链接：https://pan.baidu.com/s/19QXgCJD5itp0fR6COvJO-A 提取码：acf2准备 :首先在有OpenCV及TensorFlow的基
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2024-05-15 06:51:39
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先暂时把opencv3的具有参考价值的文章放一下： 1、主要参考这个文章，但是他的是opencv2
原创
2021-07-29 14:05:41
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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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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。 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，现在生活中还有很多物品需要识别，所以，我们需要自己做个xml的检测文档。一、正负样本的创建1、首先就是图片库了，下载 face 和 nonface 库作为
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2023-12-23 19:26:25
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一、基本步骤1.利用python爬虫爬取（也可以手动收集）图片集，分为pos（正相关，要识别的）和neg（负相关，里面没有pos，一般是背景之类的无关图）一般1：3即可，笔主这里准备500：1500.爬虫随便搜一个就行，忘了从哪个大佬那里copy的了（仅供参考侵删） 里面 地面 是搜索词，替换即可，倒数第三行改一下路径即可。import time
import requests
import ur
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2024-04-08 11:30:33
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在Windows下安装好opencv2.4.9之后，在"xxx/build/x64/vc10/bin"下有训练中要用到的可执行程序opencv_xxxx.exe等四个可执行程序。注意，由于本人为win7 64bits系统，安装了VS2010，故使用该目录下的可执行程序。 当使用自带程序进行人脸检测训练时，遇到一些问题，整理如下：1.
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2024-05-06 23:23:38
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使用OPENCV级联分类器训练模型。首先我们要有opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe这两个可执行文件及依赖项。需要的可以私聊我。 &n
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2023-07-16 19:14:01
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什么是分类器 分类器就是给程序构建了一本字典，让它可以认识一些事物。一、前期准备 为了训练我们自己的分类器，我们需要先定一个目标，这个分类器需要达成什么样的功能。暂定它只能识别我们自己。这时我们需要准备一下自己的照片，照片的要求取决于我们需要的识别场景，例如：我们日常使用就是为了进门的时候刷脸，这时我们准备的照片场景是固定的，就是进门的那一块地方
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2023-08-04 14:54:36
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一、Adaboost1、准备工作： 建立训练样本库 正样本：行人图像，需统一尺寸 &
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2023-12-04 14:43:15
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首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测， HAAR、LBP、HOG，选择哪个特征就去补充哪个吧。opencv的这个训练算法是基于adaboost而来的，所以需要先对adaboost进行基础知识补充啊，网上一大堆资料，同志们速度去查阅。我的资源里也有，大家去下载吧，这些我想都不是大家能直接拿来用的，我下面将直接手把手告诉大家训练怎么操作
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2024-05-06 15:54:18
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