一、简介 目标检测方法最初由PaulViola提出，并由Rainer Lienhart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"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在
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2023-11-28 22:39:21
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文章导航1.收集正样本2.处理正样本3.收集负样本4.生成描述文件5.训练分类器 1.收集正样本这里需要注意的是，正样本图需要裁剪，使目标物体轮廓很清晰，且正样本图越多越好。2.处理正样本将正样本图片转为灰度图，方便后续处理。def convert_gray(f, **args): # 图片处理与格式化的函数
rgb = io.imread(f) # 读取图片
gray =
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2024-03-03 10:11:20
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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
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2023-11-18 10:18:07
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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。
 
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2023-11-14 10:39:28
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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. 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。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指
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2024-01-02 11:16:18
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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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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
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2024-01-02 20:20:02
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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
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2023-11-15 19:19:41
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文章目录前言一、项目结构在这里插入图片描述二、源码1.程序入口2.SVM_Classify类的设计3.Classfication_SVM类的设计总结 前言本文主要使用opencv实现图像分类器一、项目结构二、源码1.程序入口int main(void)
{
//int clusters=1000;
//Classfication_SVM c(clusters);
特征聚类
//c.Tra
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2024-03-25 17:39:24
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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
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2024-04-24 13:27:58
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花瓣网，是国内著名的图片阅览网。有很多极具设计想法的图片，设计师可以在这里查找灵感。今天，就来做一个爬虫，爬指定的图片。第一步，分析花瓣网的AJAX进入花瓣网，是个搜索框。输入一个“网页设计”，进入搜索结果页面。往下拉动，图片还会自动增加，很明显这个是AJAX的结果。F12，查看 network，分析下载的文件。主要分析 XHR（就是 XMLHttpRequest，AJAX 请求）。记得勾选“Pr
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
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2024-05-01 14:19:08
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在计算机视觉领域，使用 OpenCV 进行图像处理和训练分类器已经成为一个热门话题。在这篇博文中，我们将深入探讨如何利用 OpenCV 和 Python 训练分类器的过程，包括背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、复盘总结以及扩展应用。希望能帮助开发者和技术人员更好地理解这一过程。
## 背景定位
在现代工业和商业中，图像分类是一个广泛应用的需求。无论是监控视频分析、自动驾驶还是产品质量检测
一、人脸检测算法分类 目前人脸检测方法主要分为两大类，基于知识和基于统计。基于知识的人脸检测方法主要包括：模板匹配，人脸特征，形状与边缘，纹理特征，颜色特征。基于统计的人脸检测方法主要包括：主成分分析与特征脸法，神经网络模型，隐马尔可夫模型，支持向量机，Adaboost算法。基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组合，即通过人脸的眼睛、嘴巴、鼻子、耳朵等特征及其组合关系来检测人脸。基于统计的方法将
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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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
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2024-01-28 19:59:47
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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
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2024-01-31 00:32:01
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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
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2024-05-30 07:53:18
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目标在本教程中，我们将学习Haar级联对象检测的工作原理。我们将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测的基础知识。我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别是，我们将使用以下函数： cv::CascadeClassifier::load来加载.xml分类器文件。它可以是Haar或LBP分类器 cv::CascadeClas
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2024-06-11 13:44:19
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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. 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。训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等)，反例样本指
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2023-07-27 20:36:06
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