在上一篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前两个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 今天我们将着重学习第3步:基于haar特征的adaboost级联分类器的训练.若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat):输出为分类器配置参数文件(.xml). 老规矩,先介绍一下这篇文章需要的工具,分别是(1)训练用的open…

在前两篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前三个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ============== 本文将着重说明最后一个阶段——目标识别,也即利用前面训练出来的分类器文件(.xml文件)对图片中的物体进行识别,并在图中框出在该物体.由于逻辑比较简单,这里直接上代码: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { char *cascade_name…

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包…

<FAQ:OpenCV Haartraining>——使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题 最近使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器,查阅了一些资料,这些资料对训练过程陈述的很详细,但是缺少一些细节,偶然看到了一篇英文资料,觉得很好,简单翻译了自己觉得有用的部分. 原文链接:FAQ:OpenCV Haartraining 关于正样本图片 1.I have  positive images, how create vec file o…

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请…

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op…

step 1: 把正样品,负样品,opencv_createsamples,opencv_haartraining放到一个文件夹下面,利于后面的运行.step 2: 生成正负样品的描述文件 正样品描述文件find positive_boosted -iname "*.bmp" -exec echo \{\} 1 0 0 20 20 \; > face.info生成positive_boosted/face00244.bmp 1 0 0 20 20positive_boosted/…

# 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…

作者:AI研习社链接:https://www.zhihu.com/question/57523080/answer/236301363来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 今天我给大家介绍一下 CVPR 2017 关于医学图像处理的一篇比较有意思的文章,用的是 active learning 和 incremental learning 的方法. 今天分享的主要内容是,首先介绍一下这篇文章的 motivation,就是他为什么要做这个工作:然后介绍一下他…

show the code: # Plot training deviance def plot_training_deviance(clf, n_estimators, X_test, y_test): # compute test set deviance test_score = np.zeros((n_estimators,), dtype=np.float64) for i, y_pred in enumerate(clf.staged_predict(X_test)): test_s…