saveDir="E:\\conda_3\\PyCharm\\OpenCV\\FaceDetect\\opencv.xml\\OpencvTrain\\positive\\Convert_img\\" #将图片相关信息保存的文件路径,这里的pos.dat改为.txt文件也可以 saveDat="E:\\conda_3\\PyCharm\\OpenCV\\FaceDetect\\opencv.xml\\OpencvTrainCreate\\pos.dat" forpicinglob.glob(picDir+"...
cv:: cascadecclassifier::load加载.xml分类器文件。它可以是Haar或LBP分类器 cv:: cascadecclassifier::detectMultiScale执行检测。 理论 基于Haar特征级联分类器的目标检测是一种有效的目标检测方法。这是一种基于机器学习的方法,其中从大量正面和负面图像中训练级联函数。然后用它来检测其他图像中的物体。 这里我们...
opencv_traincascade.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 500 -numNeg 656 -numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALL pause 复制进去保存,并将文件名修改为traincascade.bat,最后双击该文件即可,剩下的就是等待了,在xml会生成cascade.xml,这个就是我们训练得到的分类器 xml目录下的cascade.xml...
2.计算第二个Haar特征值haar2,与第二个弱分类器阈值t2对比,当haar2<t2时输出leftValue;当haar2>t2时输出rightValue1。 缩进即通过上述步骤计算弱分类器输出值,这与OpenCV的cascadedetect.hpp文件中的predictOrdered()函数代码对应(这里简单解释一下,在OpenCV中所有弱分类器的leftValue和rightValue都依次存储在一个一...
OpenCV里的Haar-cascade检测 OpenCV提供了检测器和训练器。如果你想训练你自己的分类器来识别诸如汽车啊,飞机什么的,你可以使用OpenCV来创建一个。详细内容见:Cascade Classifier Training 这里我们只看检测器,OpenCV已经包含了很多训练过的分类器,面部的,眼睛的,笑容的等。那些XML文件存在opencv/data/haarcascades/目录。
我们将使用基于Haar Feature的Cascade分类器了解人脸检测和眼睛检测的基础知识。 我们将使用cv::CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别是,我们将使用以下函数:cv::CascadeClassifier::load来加载.xml分类器文件。它可以是Haar或LBP分类器cv::CascadeClassifier::detectMultiScale来执行检测。
OpenCV安装包里自带有已经训练好的人脸分类器“haarcascade_frontalface_alt.xml”,位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里,我们可以直接拿来使用,检测效果还可以接受。这个文件夹下还有其他一些分类器,像左右眼、上身、笑脸检测等等。 检测的基本原理
在这里我们将讨论检测。OpenCV已经包含了用于人脸、眼睛、微笑等的各种预训练分类器的XML文件。这些XML文件存储在opencv/data/haarcascades/文件夹中。让我们了解以下步骤: 步骤-1 首先,我们需要加载必要的XML分类器,并以灰度模式加载输入图像(或视频)。 步骤-2 ...
如果你对通过haar级联探测简单的红外光斑感兴趣，这将是非常奇怪的。因为简单的IR斑点没有像其他对象(脸...
xml目录下的cascade.xml就是我们需要的分类器,将其拷进需要运用的工程目录下即可。 4.使用VS2015编写测试程序 注意:分类器需放在工程文件下!! 测试代码如下: #include “stdafx.h” #include #include <openCV2/opencv.hpp> #include <openCV2/core/core.hpp> ...