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…

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…

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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 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…

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…

# 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…

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.…

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…

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…