众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下…

# 介绍 级联分类器包括两个工作阶段:训练(traning),检测(detection).检测阶段在文档<objdetect module of general OpenCV documentation>中描述,在那篇文档中,给出了一些关于级联分类器的基本信息.本文主要说明如何训练一个级联分类器:准备训练数据,执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器:opencv_haartraining 和 opencv_traincascade.后者是一个较新的版本,使用c++编写,基于o…

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 采集正样本图片   正样本的尺寸不是必须一致的,但是要和生成的正样本矢量文件中的宽高有相同的比例(因为训练…

级联分类器的介绍:级联分类器训练 因为要训练负样本,windows电脑有些问题,所以就只能有mac进行训练. 在windows中训练,准备了负样本之后,进行三步. 1.opencv_createsamples 也可以用来查看和检查保存于vec正样本文件中的正样本 2.opencv_traincascade 和 opencv_haartraining 都可用来训练一个级联分类器 命令中的参数在 当 opencv_traincascade 程序训练结束以后,训练好的级联分类器将存储于文件cascad…

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.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html   利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本:         训练样本包括正样本和…

关键词:级联分类器.opencv_traincascade 下面简述操作过程: 准备正负样本:neg.pos 正负样本路径生成:dir /a/b>path.txt //path:pos or neg 正样本训练集生成:opencv_createsamples.exe -info pos\pos.txt -vec pos\pos.vec -num 799 -w 24 -h 24  pause 样本训练:opencv_traincascade.exe -data data -vec pos/pos.…

一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"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,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同…

一.概述 案例:使用opencv级联分类器CascadeClassifier+其提供的特征数据实现人脸检测,检测到人脸后使用红框画出来. API介绍:detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, int flags = 0, Size minSize = Size(), Size maxSize =…

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本…

OpenCV中以及附带了训练好的人脸特征分类器,3.2版本的有三种: 分别是LBP,Haar,Hug 在Data目录下. 也可以训练自己的特征库,具体参照如下: 级联分类器训练 — OpenCV 2.3.2 documentation   opencv之级联分类器训练opencv_traincascade_电脑软件_百度经验   采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项 - 梦想腾飞 - 博客频道 - CSDN.NET   大概步骤: 输入正负样本集------->训练…

前言 使用opencv自带的分类器效果并不是很好,由此想要训练自己的分类器,正好opencv有自带的工具进行训练.本文就对此进行展开. 步骤 1.查找工具文件: 2.准备样本数据: 3.训练分类器: 具体操作 注意,本文是在windows系统实现的,当然也可以在linux系统进行. 1.查找工具文件: opencv中的自带的分类器训练工具在开源库中以应用程序的类型呈现的,具体目录如下. .\opencv2410\build\x64\vc12\bin 可以在该目录下查找到相关的工具文件,有open…

一.使用OpenCV训练好的级联分类器来识别图像中的人脸 当然还有很多其他的分类器,例如表情识别,鼻子等,具体可在这里下载: OpenCV分类器 import cv2 # 矩形颜色和描边 color = (0,0,255) # 红色框 strokeWeight = 1 # 线宽为 1 windowName = "Object Detection" img = cv2.imread("lena.jpg") # 加载检测文件 cascade = cv2.CascadeC…

OpenCV支持的目标检測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,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用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,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc…

API说明: cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形 double scaleFactor = 1.1,//检测的尺度跳变量,这个值越大,某些尺寸的对象无法被检测,但检测更快 ,//有多少个重叠的检测标记才被认为有小 , //新版本中没用 Size minSize = Size(),//目标的最小尺寸 S…

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,…

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator 功能:读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗口的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calcCat,创建分类器特征的结构create函数. 目标级联矩形的分组函数groupRectangles 用load函数加载XML分类器文件具体步骤如下:                      {  PS:目前提供的分类器包括Haar分类器和LBP…

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; /** 函数声明 */…

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的objdetect module的唯一一个例子. 在opencv中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器,然后就是检测就行.在opencv中,"opencv/sources/data中就有内置训练好的:基于haar特征的级联分类器.基于hog特征的级联分类器.基于lbp特征的级联分类器"三种.相比较来说 算haar文件夹中的分类器最多,其他两个比如:hog的只有一个行人检测分类器"hogc…

前言  最近在学习人脸的目标检测任务时,用了Haar人脸检测算法,这个算法实现起来太简洁了,读入个.xml,调用函数就能用.但是深入了解我发现这个算法原理很复杂,也很优秀.究其根源,于是我找了好些篇相关论文,主要读了2001年Paul Viola和Michael Jones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章,<Rapid Objection Dection using a Boosted Cascade of Simple Features>.这个算法最大的特点就是快!在当时…

请看注释.这个函数,是人脸识别主函数,里面出现过的函数之一,作用是初始化分类器的数据,就是一个xml文件的数据初始化. static CvHidHaarClassifierCascade* icvCreateHidHaarClassifierCascade( CvHaarClassifierCascade* cascade ) { CvRect* ipp_features = ;//定义一个矩形框指针 , *ipp_thresholds = , *ipp_val1 = , *ipp_val2 =…

一.强分类器训练过程 算法原理如下(参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.) 给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样本,yi =1表示正样本: 初始化权重:负样本权重W0i= 1/2m, 正样本权重W1i = 1…

前言 参考 1.级联分类器: 完…

[知乎作答]·关于在Keras中多标签分类器训练准确率问题 本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题?中笔者的作答,来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程. 一.问题描述 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题? 对于文本多标签多分类问题,目标标签形如[ 0 0 1 0 0 1 0 1 0 1 ].在CNN中,sigmoid分类器训练.测试的准确率的判断标准是预测准确其中一个标签即为预测准确还是怎样.如何使sigmoid分类器的准确率…

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训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策…

Haar分类器使用AdaBoost算法,但是把它组织为筛选式的级联分类器,每个节点是多个树构成的分类器,且每个节点的正确识别率很高.在任一级计算中,一旦获得“不在类别中”的结论,则计算终止.只有通过分类器中所有级别,才会认为物体被检测到.这样的优点是当目标出现频率较低的时候(即人脸在图像中所占比例小时),筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量,因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉,迅速判断该区域没有要求被检测的物体. AdaBoost算法就是建立多个弱分类器,给每个弱分类器一个权重,将弱分类器…

最近想熟悉一下深度学习,体验了一下Caffe,简单写写训练和分类的过程: 1.下载Caffe VS2013工程:https://github.com/Microsoft/caffe 2. 解压并用VS2013打开解决方案caffe-master\windows\Caffe.sln,默认配置是x64 Debug 2.  重命名caffe-master\windows\CommonSettings.props.example为caffe-master\windows\CommonSettings.p…

在人脸检测中,CascadeClassifier 是一个类,该类的作用是(基于官方已经训练好的数据文件 .xml)实例化一个检测器. 1 类 CascadeClassifier 的概述 首先看一下该类的所有 形参.方法/函数.属性/变量. class CascadeClassifier(builtins.object) Methods defined here: __init__(self, /, *args, **kwargs) __new__(*args, **kwargs) from bu…

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, char** argv) { String cascadeFilePath = "F:/CMake_bulid/install/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//数据路径 Ca…

在本章中,我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧.org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法.让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步:加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时,您需要做的第一步是使用loadLibrary()加载OpenCV的本机库.加载OpenCV本机库,如下所示. // Loading the core library System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBR…