opencv的级联分类器(mac)
级联分类器的介绍:级联分类器训练
因为要训练负样本,windows电脑有些问题,所以就只能有mac进行训练。
在windows中训练,准备了负样本之后,进行三步。
1.opencv_createsamples 也可以用来查看和检查保存于vec正样本文件中的正样本
2.opencv_traincascade 和 opencv_haartraining 都可用来训练一个级联分类器
命令中的参数在
当 opencv_traincascade 程序训练结束以后,训练好的级联分类器将存储于文件cascade.xml中,这个文件位于 -data 指定的目录中。这个目录中的其他文件是训练的中间结果,当训练程序被中断后,再重新运行训练程序将读入之前的训练结果,而不需从头重新训练。训练结束后,你可以删除这些中间文件。
在mac中,安装opencv之后就可以进行训练了
在mac中训练分为两步
1.制作正样本
2.级联分类器训练
step 1 :/anaconda2/bin/opencv_createsamples -info positive/info.txt -vec vector/vector.vec -num 300 -w 20 -h 20
step 2 :/anaconda2/bin/opencv_traincascade -data cascades -vec vector/vector.vec -bg negative/info.txt -numPos 300 -numNeg 688 -numStages 15 -w 20 -h 20 -minHitRate 0.9999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -mem 2048 -mode ALL
结果在cascade.xml文件即为最终的训练结果,即可拿来进行目标检测。
在训练的过程中遇到如下的问题
===== TRAINING 0-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 697 : 697
Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.
Cascade classifier can't be trained. Check the used training parameters.
解决方法是负样本信息文件,是在negative文件夹下的info.txt ,文件中图片描述的路径不对,负样本文件中的每一行记录的图片名必须是从当前路径开始的。
训练的时候正样本是300张,负样本是697张。
opencv的级联分类器(mac)的更多相关文章
- 【原/转】opencv的级联分类器训练与分类全程记录
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 ...
- opencv:级联分类器训练(cascade classifier training)(两个分类器的区别)
# 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 documenta ...
- OpenCV使用级联分类器实现人脸检测
一.概述 案例:使用opencv级联分类器CascadeClassifier+其提供的特征数据实现人脸检测,检测到人脸后使用红框画出来. API介绍:detectMultiScale( InputAr ...
- OpenCV人脸识别-训练级联分类器
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. ...
- 如何利用OpenCV自带的级联分类器训练程序训练分类器
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 ...
- 利用opencv中的级联分类器进行人脸检測-opencv学习(1)
OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外 ...
- 使用OpenCV训练好的级联分类器识别人脸
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 ...
- Opencv——级联分类器(AdaBoost)
API说明: cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像 CV_OUT std::vector<Rect& ...
- OpenCV中基于Haar特征和级联分类器的人脸检测
使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3 ...
随机推荐
- Django_基于模块的单例模式
基于模块的单例模式 原理: Python 的独有特性 : 模块的导入只能生效一次. 再重复导入只要基于一套环境都是使用的 最初 的那份资源. 示例: 文档结构: # mysingleton.py ...
- 洛谷P2633 Count on a tree(主席树,倍增LCA,树上差分)
洛谷题目传送门 题目大意 就是给你一棵树,每个点都有点权,每次任意询问两点间路径上点权第k小的值(强制在线). 思路分析 第k小......又是主席树了.但这次变成树了,无法直接维护前缀和. 又是树上 ...
- 【题解】 Test 买水的ACX(套路)
题目描述: ACX在××信竞组学会信息竞赛,但是他的同学都很巨,于是要他去买水,结果来到某个买水的商店(奇奇怪怪的商店). 一天,ACX买了 N 个容量可以认为是无限大的瓶子,初始时每个瓶子里有 1 ...
- System.gc()与Runtime.gc()的区别
(1) GC是垃圾收集的意思(Gabage Collection),内存处理是编程人员容易出现问题的地方,忘记或者错误的内存回收会导致程序或系统的不稳定甚至崩溃,Java提供的GC功能可以自动监测对象 ...
- 洛谷P2672 推销员
沙雕贪心...... 我一开始想的是倒着来,每次减去一个. 然后我们就有两个决策:去掉最后一个/去掉前面某一个. 然后第一个决策用并查集维护,第二个决策用线段树即可.仔细想想觉得普及组不会考这种东西, ...
- ASP.Net执行cmd命令的实现代码
using System; using System.Collections; using System.Configuration; using System.Data; using System. ...
- Gulp安装笔记(转)已经测试过
前言 总的来说,玩gulp的流程是这样的: 安装nodejs -> 全局安装gulp -> 项目安装gulp以及gulp插件 -> 配置gulpfile.js -> 运行任务 ...
- 【CSS】float属性
float浮动属性1.作用: 将页面元素浮动起来,使其能够向左或者向右排列 2.应用: 实现页面中布局的左右排版 实现图文环绕的版式效果 3.值: 4.原理: 浮动元素将脱离默认的文档流,漂浮在默认文 ...
- Hadoop生态圈-Flume的主流Channel源配置
Hadoop生态圈-Flume的主流Channel源配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一. 二. 三.
- vue element-ui 实现点击查看审核记录
<el-dialog title="审核信息" :visible.sync="seeVisible" width="30%" :bef ...