pip install opencv-python 此外,你还需要下载Haar级联分类器的XML文件。OpenCV的GitHub仓库或官方文档通常提供这些文件的下载链接。对于人脸检测,常用的文件是haarcascade_frontalface_default.xml。 加载Haar级联分类器 首先,我们需要加载Haar级联分类器的XML文件。在OpenCV中,这可以通过cv2.CascadeClassifier类来完成。 import...
输入opencv_traincascade.exe 就可以看见他的使用帮助: 输入以下命令进行训练: .\opencv_traincascade.exe -data F:\opencv\InputImg\face\ -vec F:\opencv\InputImg\face\mysamples.vec -bg bg.txt -numPos 170 -numNeg 500 -numStages 12 -featureType LBP -w 24 -h 24 -minHitRate 0....
因此,为了避免分类器的生成过程太复杂,要把最大虚警率设置得高一点,否则在训练阶段就需要大量Haar特征才能满足性能指标。 一个好的级联分类器,前期阶段的特征数要很少,到后期再逐步增加。在opencv_traincascade工具中,用参数-maxWeakCount(默认值100)设置每个阶段的最大特征数,用-numStages(默认值20)设置阶段的个数 ...
在输入图像上移动一个窗口,并为图像的每个子部分计算Haar特征。从分类函数中学习到的阈值将对象和非对象分开。没有任何一个功能可以执行错误率低的分类任务。描述一个对象需要大量特征。通过对弱学习者做出的决策进行加权平均,可以获得准确的分类器。 注意级联 级联的...
Haar级联分类器是一种基于Haar特征的机器学习算法,用于目标检测和人脸识别等任务。它通过级联的方式来提高检测的速度和准确率。Haar级联分类器是由多个弱分类器组成的级联结构。每个弱分类器是一个...
使用级联分类器以提高准确性 使用级联分类器,我们可以提高深度神经网络分类器(二进制或多类)的准确性。我们可以使用级联分类器来裁剪仅包含对象的图像,并将其单独传递给分类器。由于消除了图像的不必要部分,因此提高了准确性。 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程...
(四)OpenCV级联分类器训练与使用_02_Haar与LBP级联分类器使用 OpenCV中的HAAR与LBP数据 HAAR特征数据 LBP特征数据 数据格式XML #include #include using namespace std; using namespace cv; String Face_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//opencv自带训练好的人脸识别级联器 String Eye_fileName = haar...
下边就使用OpenCV自带的基于Haar特征的级联分类器实现人脸检测,使用的版本是VS2012+OpenCV2.4.10,本来我的机器上安装的是OpenCV2.4.13版本,但是发现13版本的加载分类器的函数cvLoad总是报错,换成10版本就没问题了(包括之前在训练决策树的时候,也发现2.4.13版本的训练结果总是不对)。
使用级联分类器以提高准确性 使用级联分类器,我们可以提高深度神经网络分类器(二进制或多类)的准确性。我们可以使用级联分类器来裁剪仅包含对象的图像,并将其单独传递给分类器。由于消除了图像的不必要部分,因此提高了准确性。 下载1:OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程©...
OpenCV级联分类器训练与使用实战教程 基于OpenCV新版本3.1.0详细讲述了HAAR与LBP级联分类器的基本原理与使用技巧,通过视频中人脸实时检测与眼睛跟踪例子演示了级联分类器在项目中的运用。通过OpenCV自带的训练工具实现样本数据训练生成自己的级联分类器文件,使用它实现自定义对象检测。