文章目录 训练级联分类器使用级联分类器检测总结 前言 最近在尝试识别指定物体，之前用Opencv自带的级联分类器做过人脸识别感觉效果不错，所以想用级联分类器来做其它物体的识别。 选择学习这种传统目标检测算法，主要是迎合电赛上的需求。虽然深
转载
2024-01-25 20:38:34
122阅读
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
转载
2023-08-16 23:15:53
114阅读
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
转载
2023-08-16 23:14:16
144阅读
1.首先了解一点opencv前置知识点 （1）Op
转载
2022-09-16 11:03:30
668阅读
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
转载
2024-01-02 20:20:02
69阅读
你的桌面是否像这样的一样被各种文件给堆满了，但是每一个文件又不清楚是否后面还有作用，也不敢删除，自己一个一个转移又太麻烦了。没关系，今天我带大家用python一起来做一个文件归类器，一键进行分类，再也不会看到满满当当的桌面了。库 我们今天需要导入的os、shutil、glob这三个库，os用来对路径的处理
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
目录1、什么是级联分类器2、分类器样本创建2.1、正样本2.1.1、什么是正样本2.1.2、正样本收集2.1.3、正样本处理2.1.4、生成pos.txt文件2.1.5、训练.vec文件 2.2、负样本3、分类器生成4、分类器测试1、什么是级联分类器 此处不做详解，可以参考这个博客：2、分类器样本创建 &nb
Java中使用级联分类器的过程记录
在数据科学与机器学习的领域，级联分类器是一种非常高效的对象检测模型。它通过一系列简单的分类器来逐步筛选候选对象，从而实现对复杂场景中目标的快速检测。在Java中使用级联分类器，可以有效地利用OpenCV库进行图形处理和机器学习。接下来，我们就从协议背景到工具链集成，逐步探讨如何在Java中实现这一技术。
### 协议背景
理解级联分类器首先需要明确它在OS
OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也可以使用LBP特征。先介绍一下相关的结构，级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator，功能包括读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图片分配
转载
2024-07-27 22:32:16
22阅读
首先说一下我的经历吧！不想看的可以直跳到教程。之前在树莓派上训练分类器，发现树莓派内存过小，训练几张照片还ok，但是训练十几张照片进程直接就被系统扼杀掉,，所以这次选择用笔记本训练。经过测试，用400张50分辨率的正样本，1500张负样本训练，训练器级数为20，featureType 采用LBP特征时，需要4、5个小时才训练到16级，如果用Haar特征的话我训练的三天三夜才训练到16级，越是到后面
转载
2024-01-02 21:35:38
90阅读
文章目录级联增强分类器的原理一、图像模型及分类方法二、HAAR特征1.引入库分类器构建具体操作停止条件最终精度 级联增强分类器的原理对于大多数机器学习算法，训练样本是一个迭代过程，构建训练模型时要循环遍历全部样本。这样创建的分类器的效果会随着样本的增加而逐步提高。一旦效果达到某个特定标准，或者对于当前训练集已经无法继续提升效果，就可以终止学习过程，如级联增强分类器。一、图像模型及分类方法先从图像
转载
2024-04-03 07:15:21
88阅读
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
转载
2024-05-27 15:58:46
79阅读
文章目录一、CascadeClassifier的简介：Haar特征：LBP特征：HOG特征：
原创
2022-08-26 10:35:45
1044阅读
adaboost haar分类器训练1（opencv2.4.10版本）使用createPositiveSamples制作工具opencv_createsamples.exe，来制造正样本。（1）建立一个名为xx.bat批处理文件，其内容大概如下：cd D:\test\createPositiveSamples\byIndividualImage//进入分类器制作工具所在的文件目录 opencv_c
转载
2024-07-26 18:50:09
46阅读
介绍
级联分类器包括两部分：训练和检测。 检测部分在OpenCV objdetect 模块的文档中有介绍，在那文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。这个指南是描述如何训练分类器：准备训练数据和运行训练程序。
重点注意事项
OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining and opencv_traincascade``。 ``opencv_traincas
转载
2014-03-30 23:57:00
139阅读
2评论
1 #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
2 #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
3 #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
4
5 #include <iostream>
6 #include <stdio.h>
7
转载
2020-01-09 13:44:00
157阅读
2评论
基于opencv2.0的haar算法以人脸识别为例的训练分类器xml的方法基于opencv2.0的算法第一步 采集样本 1、 将正负样本分别放在两个不同的文件夹下面 分别取名pos和neg，其中pos用来存放正样本图像，neg用来存放负样本注意事项：1、
近年来，对象检测引起了广泛的关注。从智能手机到交通监控，目标检测已遍及每个领域。时间和准确性是对象检测中的关键约束。目标检测算法的成功取决于其特征表示技术和学习算法，后者仅关注图像的关键部分。在本文中，我们将研究一种技术“使用简单特征的增强级联进行快速对象检测”，在OpenCV级联分类器中使用以及研究级联分类器功能的用法。
原创
2021-07-16 16:51:46
1430阅读
文章目录Haar特征和级联分类器目标检测介绍及应用1. Haar特征2. 级联分类器3. 实现步骤4.尝试训练自己的级联分类器4. 应用示例 Haar特征和级联分类器目标检测介绍及应用Haar特征和级联分类器是一种经典的目标检测算法，适用于检测物体在图像中的位置、大小和姿态等。本教程将详细介绍Haar特征和级联分类器的原理、实现和应用。1. Haar特征Haar特征是一种图像处理中的特征提取方法
转载
2024-06-13 17:55:53
460阅读
