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

记录cvSmooth函数的用法和 OpenCV自带的人脸检测. (1)cvSmooth函数 void cvSmooth( const CvArr* src, CvArr* dst,int smoothtype=CV_GAUSSIAN,int param1, int param2, double param3, double param4 ); src:输入图像. dst:输出图像. smoothtype平滑方法: CV_BLUR_NO_SCALE(简单不带尺度变换的模糊),对每个象素的 para

前言: 人脸检測与识别一直是计算机视觉领域一大热门研究方向,并且也从安全监控等工业级的应用扩展到了手机移动端的app.总之随着人脸识别技术获得突破,其应用前景和市场价值都是不可估量的,眼下在学习openCV,自然不能放过这个领域.于是略微了解了下openCV下人脸检測的一些原理.为之后的人脸识别等研究做个小小的铺垫. 原理: 人脸检測属于目标检測(object detection) 的一部分,主要涉及两个方面 先对要检測的目标对象进行概率统计,从而知道待检測对象的一些特征,建立起目标检測模型.

转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明.   目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 3

本文为原创作品,转载请注明出处 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring 和 http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 作者:晨凫追风 配置完Opencv,用来显示一张图片好像有点点不太过瘾,久闻Opencv大名.总得来一发看起来有点点稍微有点点好玩的应用嘛. (…………………..自行忽略…………………)Opencv由于它的开源,给我等凡人提供了非常好的机会接触世界上顶级大师的作品(…………………..自行忽略…………………

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download

很久之前学习过一段时间的OpenCV,当时没有做什么笔记,但是代码都还在,这里把它贴出来做个记录. 代码放在码云上,地址在这里https://gitee.com/solym/OpenCVTest/tree/master/OpenCVTest 效果 代码 我是直接使用OpenCV自带的分类器.如果有数据,可以自己训练得到. opencv之级联分类器训练属于自己的xml文件 opencv3.3版本训练自己的物体分类器 #include <opencv2/core.hpp> #include <

本节将介绍 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配. 本章将考虑如何将多个  Haar 级联分类器构成一个层次结构,即一个分类器能识别整体区域(如人脸),而其他的分类器可识别小的区域(如鼻子.眼睛和嘴). 1 Haar 级联的概念 图像会因灯光.视角.视距.摄像头抖动以及数字噪声的变化而使得细节变得不稳定.所以提取图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有作用.这些提取的结果被称为特征. 专业的表述为:从图像数据中提取特征.虽然任意像素都可能影响多

文章目录: OpenCV安装 安装numpy 安装opencv OpenCV使用 OpenCV测试 效果图: 注意: 图片人脸检测 程序要求: 技术实现思路 注意 本文使用的环境是:Windows+Python3.x+Anaconda 安装Python以及Anaconda的步骤本文不予以讲解了,下面主要讲的是OpenCV的安装以及使用. OpenCV安装 安装numpy 如果没有numpy的话要先下载numpy,一般安装完Anaconda后就会自带很多库,这也是我推荐使用Anaconda的原因.

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,

转自:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 版权声明:本文为博主原创文章,转载请联系作者取得授权. 本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 微博:http://weibo.com/xingchenbing  之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的,即使是用OpenCV,麻

[wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 [wiki,blog]使用opencv自带的融合函数 /*M/////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // //  IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING. // //  By downloading, copying,

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

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12966.html 记得把这几点描述好咯:代码实现过程 + 项目文件结构截图 + 演示效果 1.准备工作 1.1 训练集和测试集准备 先将数据集手动划分成训练集和测试集,并分好类,比如第一类就放在文件夹名为0的文件夹下,第二类就是1,如此类推. 当前程序只能处理10类以下车标,因为当前程序逻辑不支持10以上的数字识别(具体可以仔细看下代码) 所有训练集的图片放在train文件夹中,测试集放在test文件夹下.最终的文件树

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg

#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

上一篇介绍了OPENCV中SVM的简单使用,以及自带的一个二分类问题. 例子中的标签是程序手动写的,输入也是手动加的二维坐标点. 对于复杂问题就必须使用数据集中的图片进行训练,标签使用TXT文件或程序设置好,下面以 IMM Face Database 中的人脸数据作为示例, 实现人脸的HOG特征提取及SVM识别人脸. 数据集参考我的http://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7624811.html:只选取其中5类人,每类5副图片作为训练. 提取人脸HOG特征的维数为

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近

首先还是要感谢http://www.jb51.net/article/67392.htm这位大神的无私奉献,开源的代码,让我省去了很多事,但是就光系统环境的配置就花去了我将近一个星期的时间,真是不容易啊, 昨天晚上在实验室待到将近十一点,才把opencv下载完成,今天早晨:迫不急噻的来到实验室,配置好环境,把大神的代码贴进去,但是还是不行,原来是格式的问题,到python群里问又被 大神嘛,这么简单的错误自己去百度,其实大神们教训的是,刚开始,不要没有脑子的什么都去问别人,自己先去查找错误,然后