文章目录IO流的分类：流的原理浅析:编码与解码Reader 与 Writer读写二进制数据实现逐行输出文本文件的内容PrintStream 和 PrintWriter序列化1.序列化和反序列化2.Java对象的序列化和反序列化NIO对比1. 通道2. 缓冲区缓冲区状态变量文件 NIO 实例选择器套接字 IO 实例 IO流的分类：按照流的流向分，可以分为输入流和输出流；按照操作单元划分，可以划分为
级联分类器训练 介绍使用级联分类器工作包括两个阶段：训练和检测。 检测部分在OpenCVobjdetect 模块的文档中有介绍，在那个文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。当前的指南描述了如何训练分类器：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 和 opencv_traincasc
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
1.首先了解一点opencv前置知识点 （1）Op
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2022-09-16 11:03:30
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1. 加载数据import osimport torch.utils.data as dataimport torchimport torch.optim as optimimport torch.nn as nnfrom torch.optim imp datasets, models, transf...
原创
2022-09-16 13:44:00
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法，识别图像中的圆形。 在此前提下，我
原创
2022-12-29 13:30:02
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环境，如果有 GPU 的话那最好，没有的话也没关系，跑 demo 还是可以的。如果数据集大的话还是需要 GPU 做支持，GPU 的训练速度是 CPU 的 10 倍以上。操作系统推荐 L
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2023-06-13 10:10:46
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正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本)。
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2013-11-14 21:07:00
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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
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
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
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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精选
2014-11-05 23:56:14
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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
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2014-03-30 23:57:00
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提示：原始链接：点这里 文章目录前言一、训练图像分类器1. 加载数据集2. 定义卷积神经网络3. 定义损失函数和优化器4. 训练网络5. 根据测试数据测试网络总结 前言 提示：本篇博客主要是记录pytorch的学习过程，当作是一个笔记来使用。 本篇内容：训练图像分类器，步骤如下：1. 使用torchvision加载并标准化 CIFAR10 训练和测试数据集2. 定义卷积神经网络3. 定义损失
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2023-06-20 19:54:51
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前言：在机器学习和深度学习中很多时候会运用到贝叶斯分类器中的一些知识，为了更方便的学习后面的知识，本人阅读了西瓜书的贝叶斯分类器，在此过程中，发现有几处概念比较模糊。本文在西瓜书的基础上对贝叶斯分类器进行深入理解和分析。一、贝叶斯分类器简介是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为理论基础，贝叶斯分类器大致思想是通过先验概率，利用贝叶斯公式计算出后验概率，选择最大后验概率所对应的分类结果。因此
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
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
目录：一、关于数据二、训练分类器1、加载并标准化CIFAR102、定义卷积网络3、定义损失函数和优化器4、训练网络5、在测试数据上测试神经网络三、在GPU上训练一、关于数据通常，当你需要处理图像、文本、音频或视频数据时，你可以使用标准Python包来将数据加载到NumPy数组中。然后将数组转化为 torch.*Tensor。对于图像，可以使用包Pillow，OpenCV对于音频，可以使用包scip
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
实验三 图像分割实验实验项目名称：图像分割实验实验项目性质：验证性实验所属课程名称：数字图像分析与艺术化处理实验计划学时：2一、实验目的进一步理解图像的阈值分割方法和边缘检测方法的原理。掌握图像基本全局阈值方法和最大类间方差法（otsu法）的原理并编程实现。编程实现图像的边缘检测。二、实验内容和要求编程实现图像阈值分割（基本全局阈值方法和otsu法）和边缘检测。三、实验主要仪器设备和材料计算机，V
