要在OpenCV中计算直方图，可调用函数calcHist(),void calcHist(const Mat* images,//源图像
int nimages,//源图像的个数。设为1，则仅为一个图像的直方图
const int* channels,//使用的通道
InputArray mask, //掩码，（可设置哪些像素不参与直方图计算）
OutputArray hist, /
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2024-06-05 12:48:54
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CVPR2020数据集CVPR2020上开源的十个最有用的数据集，用数据来构建更好的人工智能，数据搬运工从来不应该缺席！下面就是十个数据集的分别解释：01FaceScape一个大规模高质量的3D人脸数据集，包括18760张高质量3D人脸模型，对938名志愿者实现20种表情采集，该数据训练可以实现对单张图像预测3D人脸的细节。适应于非商业开源项目。数据集下载地址：https://facescape.
1.正样本文件采集：需要使用到的工具：objectmarker用于待识别对象的标注，并生成标注文件。需要注意的是，生成完标注文件之后（通常是info.txt文件），用编辑器打开文件，将所有路径信息删除，只保留文件名和其对应的标注信息，修改完成之后，将文件保存为sample_pos.dat(注意，文件名字不要改变，否则以后会很坑，这个具体还没去研究源码，应该是程序的问题)；ps:如果已经有了图像的标
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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级联分类器原理-AdaBoost ·Viola和Jones – 2001在CVPR提出 ·一种实时对象(人脸)检测框架 ·训练速度非常慢，检测速度非常快  
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2024-07-21 02:27:15
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Opencv自带了两种应用：opencv_haartraing和opencv_traincascade。现在只考虑opencv的opencv_traincascade，其实现过程包括两个主要步骤：（1） 正负样本训练集的生成；（2） 分类器模型的训练。第一步：正负样本训练集的生成。所谓的正样本对应含有检测目标的图像；而负样本是不含有目标对象的任意图像。所谓的任意，并非绝对的肆意。我们需要遵从：负样
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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前言前面的博文中，我试了如何使用caffe训练得到想要的模型与其如何使用别人成熟的模型微调优化自己训练的模型，那么得到训练好的模型之后如何在自己的项目中呢，我这里使用opencv的DNN模块调用caffe训练好的模型，DNN是opencv3.0之后开始添加的功能,实现的语言是C++。一、环境准备1.windows 7 64位，Visual Studio 2015，opencv3.3加opencv_
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2024-05-07 09:53:49
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0.安装OpenCV此处不多说了，不是重点。网上下载。1.找到OpenCV里面的函数保证opencv_createsamples和opencv_traincascade能够使用。2.通过网上下载需要训练的素材我们下载人脸和非人脸的图片。在树莓派中建立三个文件夹：neg放消极图片（非人脸图片），pos放积极图片（人脸图片），xml里放最后生成的分类器。使用vec数量>=（numspose+（n
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2024-04-28 12:19:27
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下面列举几个视觉SLAM常用的数据集。常用的数据集有：KITTI数据集、EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGBD Object数据集等等。KITTI数据集KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow
本篇文章主要讨论样本方差和样本协方差除以n-1问题，其他暂且不做过多赘述。方差的维基百科定义：一个随机变量的方差描述的是它的离散程度，也就是该变量到其期望值的距离。计算公式：样本方差：样本方差是依据所给样本对方差做出的一个无偏估计。用样本去推测整体情况。计算公式： 其中n为样本数。等等，为什么样本方差的计算公式不是n而是n-1呢，不应该是求平均值吗，你看，假设一对数据的总体样本为：，然后每个样本不
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2023-11-13 13:54:49
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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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OpenCV给我们提供了很多训练分类器的方法和程序。对于人脸检测的分类器训练叫做海尔训练，我们可以用这些方法创建我们自己的分类器。（一）数据准备：正样本（人脸） 我们需要收集只含有脸部的图像。The UMIST Face Database 有着类似Video般的连续脸部图像，不论是正脸的还是侧脸的。我以为训练这些图
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2024-03-17 11:43:49
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样本协方差是统计学中的一个重要概念，用于衡量两个变量之间的线性关系。在实际应用中，我们可以通过 Python 编写一个程序来计算样本协方差。接下来将详细描述整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案和生态集成。
## 环境配置
1. 确保系统已安装 Python 环境。
2. 安装必要的库。
| 依赖项 | 版本 |
|------------
支持向量机（SVM）中最核心的是什么？个人理解就是前4个字——“支持向量”，一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量，就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面，再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了。有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量。上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分，实现绿线是决策面（超平面），最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类
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2016-11-02 21:55:00
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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
本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 对数据库2进行人脸建模 在测试集上进行recognition 本篇实现第一步： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2 环境：vs
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2016-04-05 13:42:00
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本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤：进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2对数据库2进行人脸建模在测试集上进行recognition本篇实现第一步：进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2环境：vs2010+opencv 2.4.6.0特征：eigenfaceInpu
原创
2021-07-12 10:34:01
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第一步：在win7的命令框输入cmd，进入dos命令窗口第二步：新建一个文件夹trainXML用于存放所需的样本和程序；在trainXML文件夹下创建文件夹pos用于存放正样本的人脸图片、文件夹neg用于存放负样本的图片、xml用于存放训练的模型；将opencv中的opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe和opencv_world341.dl
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2023-12-20 05:15:01
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添加功能接着上一篇，加入其它功能。如图：按照之前的添加方法，为每个Button添加如下代码：之前的代码也有所改动：在XxxDlg.h中添加：添加的代码：#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include "CvvImage.h"
#include <iostream>
using namespace std;
//为人脸检测功能添加头文件
#
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2024-08-29 15:33:57
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