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。
 
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+
OpenCV 使用的 Object detection 技术称为 Cascade Classifier for Object Detection ，是一种属于 boosted cascade of weak classifiers 的方法，也就是将数个弱分类器串联起来再得出最佳的分类结果。其实最早整合到 OpenCV 并支持的分类特征是哈尔特征(Haar-like features)，后来加入了
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
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
http://docs.opencv.org/2.4/doc/user_guide/ug_traincascade.html?highlight=train Cascade Classifier TrainingIntroductionThe work with a cascade classifier inlcudes two major stages: training and de
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2014-11-05 23:56:14
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1.准备工作目录准备好如下工作目录OpenCV版本较高（大概4.以上）时可能没有opencv_createsamples和opencv_traincascade的exe文件需要下载cmake自己生成，过程较复杂。这里建议使用低版本，我用的是3.4.16。neg目录: 放负样本的目录pos目录： 放正样本的目录xml目录： 新建的一个目录，为之后存放分类器文件使用neg.txt: 负样本路径列表po
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
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
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
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
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
OpenCV的数据类型OpenCV的数据类型基础类型Point类Scalar类Size类Rect类RotatedRectMatx固定矩阵类Vec固定向量类Complex复数类辅助对象cv::TermCriteria 条件终止类cv::Range类cv::Ptr模板和垃圾收集cv::Exception类和异常处理cv::DataType<>模板cv::InputArray和cv::Ou
暑假的时候做了一个智能机械臂，用到了opencv里的级联分类器，这里写一下我的理解级联分类器上手简单，同时Haar特征支持一些特殊图形的检测，例如人脸，我训练的是一个纯色模型，效果并不好，不建议用该种方法识别一些颜色梯度变化不明显的物体（1）haar特征 图片展示了最基本的几类haar特征，每种其实都有相应的变式，图中黑：白等于1：1， 这种也是一种haar特征。
目录前言准备工作硬件软件训练过程第一步：准备样本第二步：生成样本描述文件第三步：生成样本文件vec第四步：训练分类器过程中遇到的问题总结前言目前主流的较前卫的目标检测方案是基于深度学习，而传统的方案则是基于手工特征，即通过对图形进行滑动窗口遍历计算机特征值，并训练特征分类器以达到检测的目的。本文则是基于级联分类器的样本训练过程的记录。准备工作硬件可以长时间训练特征文件的电脑，样本文件的高宽比较大的
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
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
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
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
用opencv训练LBP特征分类器生成xml文件需要工具：opencv_createsamples.exe 、opencv_traincascade.exe 、opencv_world3414.dll 和 opencv_world3414d.dll （这些都在下载的opencv中的，我的opencv版本为opencv-3.4.14-vc14_vc15地址是F:\document\pycharm1\
