上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别（点我打开）。 这次我试着自己去训练一个haar分类器，前后花了两天，最后总算是训练完了。不过效果并不是特别理想，由于我是在自己的笔记本上进行训练，为减少训练时间我的样本量不是很大，最后也只是勉强看看效果了。网上有关的资料和博客可以说很多了，只要耐心点总是能成功的。采集样本：首先要训练，就得有训练集。网上有很多国外高校开源的库
1 . 首先 可以先准备正负样本的图片 正样本最好是截图好的 也就是你要检测的物体充满整个画面 然后尽量图片类型相同吧 不相同好像挺麻烦的 我自己也没有试过 负样本的图片则可以是随便的图片 但是里面不要包括正样本要检测的物体 其他的随便都行 负样本和正样本尽量多吧 这样检测的准确率高 但是好像太多的话 训练的时候会花特别久 我大概是正样本96 负样本380 对于正负样本还得做灰度化处理 可以通过一
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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利用opencv_traincascaded训练样本数据。需要准备的数据具体的创建过程及程序见： ① opencv3/C++ 从视频中获取人脸数据 ② C++ 遍历文件夹中的图片 ③ C++读写txt与dat文件 以下是准备好的样本数据。1、训练数据：训练数据包含两部分：包含人脸图片的样本数据和背景图片数据，如图所示； 其中，negitive文件夹下存放的是背景图片数据img和文件bg.t
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2024-03-27 06:05:35
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opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow 实现实时人脸识别Abstract:本文记录了在学习深度学习过程中，使用opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow，开发环境为ubuntu18.04，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别，效果并非特别好，会继续改进这里是如果各位老爷看完觉得对你有帮助的话，请给个小星星，3q
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2024-08-08 15:59:05
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OpenCV中级联分类器Cascade训练方法,实现目标检测1.OpenCV中级联分类器简介2.准备分类器训练所需的官方工具1）opencv_createsamples2）opencv_traincascade3）opencv_performance3.准备训练数据（正样本、负样本）1）文件夹结构2）正负样本4.训练1）生成正样本描述文件2）生成负样本相对路径3）利用opencv_trainca
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2024-03-07 13:20:08
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目录结构—数据 —–posdata(正样本存放) —–negdata(负样本存放) —–xml(分类器存放) —–posdata.txt(第三步生成) —–negdata.txt(第三步生成) —–pos.vec(第四步生成)(1)准备正样本正样本图片是自己所检测的目标物体，故越多越好，样本间的差异越大越好。统一化大小，推荐使用20x20，处理较快。根据需要对图片进行预处理，如灰度处理
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2024-07-25 20:22:20
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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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关于如何在 Java 中训练 OpenCV Haar 特征的过程，我将详细介绍包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等篇章。
## 版本对比与兼容性分析
在使用 OpenCV 进行 Haar 训练时，首先需要了解不同版本的特性。以下是 OpenCV 不同版本的对比：
| 版本号 | 特性 | 支持的环境 | 注意事项
文章目录十一、车辆统计项目1、准备工作1.1 涉及到的内容1.2 整体流程2、加载视频3、背景减除4、形态学识别车辆5、判断是否是车辆6、车辆计数 十一、车辆统计项目效果图：1、准备工作1.1 涉及到的内容窗口的显示图像/视频的加载基本图像的绘制车辆识别
基本图像运算与处理形态学轮廓查找1.2 整体流程1、加载视频2、通过形态学识别车辆3、对车辆进行统计4、显示车辆统计信息2、加载视频im
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2024-10-23 10:38:04
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一、初得模型那是一个月之前的事情了，我利用TesorFlow Object Detection API训练了现在目标检测里面应该是最快的网络MobileNet。当时的目的就只是学习整个finetuning的流程，于是我只是用了20张自己标注的人脸样本图片作为训练集去finetuning，训练完之后的模型通过修改TesorFlow Object Detection API自带的例程代码，即objec
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2024-05-02 14:59:16
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opencv学习笔记（三）基本数据类型类：DataType 将C++数据类型转换为对应的opencv数据类型 OpenCV原始数据类型的特征模版。OpenCV的原始数据类型包括unsigned char、bool、signed char、unsigned short、signed short、int、float、double以及由这些基础类型组成的元组，这些元组中的所有值都属于相同的类型。这个
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2024-03-23 19:41:31
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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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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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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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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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更准确的模型需要更多的数据，对于传统非神经网络机器学习方法，不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。1. 在使用opencv_traincascade.exe 过程中，图像读取在 classifier.train -> upda...
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2017-04-06 10:13:00
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首先，在任意地方新建traning文件夹，拷贝D:\Program Files\opencv\opencv\build\x86\vc10\bin中opencv_cr
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2022-06-13 17:55:44
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