Opencv决策树分类器应用

机器学习在数据挖掘.计算机视觉.搜索引擎.医学诊断.证券市场分析.语言与手写识别等领域有着十分广泛的应用,特别是在数据分析挥着越来越重要的作用.在机器学习中,决策树是最基础且应用最广泛的归纳推理算法之一,基于决策树算法,衍生出很多出色的集成算法,如random forest.adaboost.gradient tree boostiong等. 决策树构建的基本步骤如下: 1.开始,所有记录看作一个节点 2.遍历每个变量的每一种分割方式,找到最好的分割点 3.分割成两个节点N1和N2 4.对N1和…

OpenCV训练分类器制作xml文档

OpenCV训练分类器制作xml文档 (2011-08-25 15:50:06) 转载▼ 标签: 杂谈分类: 学习我的问题:有了opencv自带的那些xml人脸检测文档,我们就可以用cvLoad()这个函数加载他们,让他们对我们的人脸进行检测,但是,现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸,还有很多物品需要识别,所以,能不能自己做个xml的检测文档,用它来检测自己需要的东西呢?例如,检测一个可乐瓶! 问题解决: 首先了解下,目标检测分为三个步骤: 1. 样本的创建 2. 训练分类器 3. 利…

基于Python的决策树分类器与剪枝

作者|Angel Das 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍决策树分类器是一种有监督的学习模型,在我们关心可解释性时非常有用. 决策树通过基于每个层次的多个问题做出决策来分解数据决策树是处理分类问题的常用算法之一. 为了更好地理解它,让我们看看下面的例子. 决策树通常包括: 根节点-表示被进一步划分为同质组的样本或总体拆分-将节点分为两个子节点的过程决策节点-当一个子节点根据某个条件拆分为其他子节点时,称为决策节点叶节点或终端节点-不进一步拆分的子节点信…

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>& objects,//返回目标的外接矩形 double scaleFactor = 1.1,//检测的尺度跳变量,这个值越大,某些尺寸的对象无法被检测,但检测更快 ,//有多少个重叠的检测标记才被认为有小 , //新版本中没用 Size minSize = Size(),//目标的最小尺寸 S…

使用opencv训练分类器时，traincascade训练报错：Train dataset for temp stage can not be filled.解决方法

opencv分类器训练中,出错一般都是路径出错,例如, 1.opencv_traincascade.exe路径 2.负样本路径文件,neg.dat中的样本前路径是否正确 3.移植到别的电脑并修改完路径后,最好重新生成正样本描述文件,pos.vec 4.同时修改cmd命令中的相关路径 5.我总感觉cmd命令或者opencv训练程序有记忆功能,修改了参数还是训练报错,我一般会重启电脑,或者将cmd命令薄.bat文件修改个名字 6.附录训练时的各种参数 Command line arguments o…

OpenCV——级联分类器（CascadeClassifier）

级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator 功能:读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗口的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calcCat,创建分类器特征的结构create函数. 目标级联矩形的分组函数groupRectangles 用load函数加载XML分类器文件具体步骤如下: { PS:目前提供的分类器包括Haar分类器和LBP…

Opencv级联分类器实现人脸识别

在本章中,我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧.org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法.让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步:加载OpenCV本机库在使用OpenCV库编写Java代码时,您需要做的第一步是使用loadLibrary()加载OpenCV的本机库.加载OpenCV本机库,如下所示. // Loading the core library System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBR…

OpenCV 级联分类器

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; /** 函数声明 */…

opencv 训练自己的分类器汇总

原地址:http://www.cnblogs.com/zengqs/archive/2009/02/12/1389208.html OpenCV训练分类器 OpenCV训练分类器一.简介目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出,并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善.该方法的基本步骤为: 首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器. 分类器中的"级联"是指最…

机器学习之路：python 集成分类器随机森林分类RandomForestClassifier 梯度提升决策树分类GradientBoostingClassifier 预测泰坦尼克号幸存者

python3 学习使用随机森林分类器梯度提升决策树分类的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz…

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( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, int flags = 0, Size minSize = Size(), Size maxSize =…

opencv5-objdetect之级联分类器

这是<opencv2.4.9tutorial.pdf>的objdetect module的唯一一个例子. 在opencv中进行人脸或者人眼或者身体的检测首先就是训练好级联分类器,然后就是检测就行.在opencv中,"opencv/sources/data中就有内置训练好的:基于haar特征的级联分类器.基于hog特征的级联分类器.基于lbp特征的级联分类器"三种.相比较来说算haar文件夹中的分类器最多,其他两个比如:hog的只有一个行人检测分类器"hogc…

opencv 61篇

(一)--安装配置.第一个程序标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读评论(50) 收藏举报分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(…

【转】opencv检测运动物体的基础_特征提取

特征提取是计算机视觉和图像处理中的一个概念.它指的是使用计算机提取图像信息,决定每个图像的点是否属于一个图像特征.特征提取的结果是把图像上的点分为不同的子集,这些子集往往属于孤立的点.连续的曲线或者连续的区域. 特征的定义至今为止特征没有万能和精确的定义.特征的精确定义往往由问题或者应用类型决定.特征是一个数字图像中"有趣"的部分,它是许多计算机图像分析算法的起点.因此一个算法是否成功往往由它使用和定义的特征决定.因此特征提取最重要的一个特性是"可重复性":同一…

【OpenCV文档】用于角点检测的Fast算法

原文地址:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 目标理解FAST算法的基本原理使用OpenCV的FAST函数进行角点(corners)检测原理我们已知很多种特征检测的方法,而且它们其中很多效果都非常不错.但是,当从一个实时运行的程序角度出发,它们还不够快.一个最好的例子就是SLAM(Simulta…

[OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述部分 V (二)

部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函数进行角点检测原理我们前面学习了几个特征检测器,它们大多数效果都很好.但是从实时处理的角度来看,这些算法都不够快.一个最好例子就是 SLAM(同步定位与地图构建),移动机器人,它们的计算资源非常有限.为了解决这个问题,Edward_Rosten 和 Tom_Drummond 在 2006 年提出里…

SLAM: 图像角点检测的Fast算法（OpenCV文档）

官方链接:http://docs.opencv.org/trunk/doc/py_tutorials/py_feature2d/py_fast/py_fast.html#fast-algorithm-for-corner-detection 原文链接:http://blog.csdn.net/candycat1992/article/details/22285979 本文做了少量修改,并添加了C++代码,若有疑问或者版权问题,请拜读作者或者通知本人. 目标理解FAST算法的基本原理使用Ope…

决策树-ID3

id3:无法直接处理数值型数据,可以通过量化方法将数值型数据处理成标称型数据,但涉及太多特征划分,不建议决策树:的最大优点在于可以给出数据的内在含义,数据形式非常容易理解: 决策树介绍:决策树分类器是带有种植的流程图,终止块表示分类结果优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不明感,可以处理不相关的数据:可以将此分类器存储于硬盘上,是个持久化的分类器缺点:可能会发生过度匹配问题使用数据类型:数值型和标称型 knn:不便于展现数据的内在含义:每用一次都要学习,不是持久化分类器…

Spark中决策树源码分析

1.Example 使用Spark MLlib中决策树分类器API,训练出一个决策树模型,使用Python开发. """ Decision Tree Classification Example. """ from __future__ import print_function from pyspark import SparkContext from pyspark.mllib.tree import DecisionTree, Decisi…

基于单决策树的AdaBoost

①起源:Boosting算法 Boosting算法的目的是每次基于全部数据集,通过使用同一种分类器不同的抽取参数方法(如决策树,每次都可以抽取不同的特征维度来剖分数据集) 训练一些不同弱分类器(单次分类错误率>0.5),然后将其组合起来,综合评估(默认认为每个分类器权重等价)进行分类. AdaBoost算法进行了对其进行了改进. 一.每次训练分类器时,给予每条数据用于计算误差的不同权重D. 二.每个分类器,给予用于分类的不同权重alpha. 两种权的使用,使得AdaBoost在组合分类器时,能够…

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别

opencv 手写选择题阅卷 (二)字符识别选择题基本上只需要识别ABCD和空五个内容,理论上应该识别率比较高的,识别代码参考了网上搜索的代码,因为参考的网址比较多,现在也弄不清是参考何处的代码了,在这里就不一一感谢了. 基本步骤: 一,识别函数接受一般64X64的灰度图像; 二,二值化并反色为黑底白字; 三,找出字符的最小包围矩形,并大小归一化为32X32; 四,计算图像的HOG特征; 五,用SVM分类器对HOG特征进行识别,从而确定当前图像属于ABCD还是空白; 整个识别代码还是比较简单的…

决策树模型比较：C4.5，CART，CHAID，QUEST

(1)C4.5算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量. 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类型:多分枝. 分裂指标:信息增益比率gain ratio(分裂后的目标变量取值变异较小,纯度高) 前剪枝:叶节点数是否小于某一阈值. 后剪枝:使用置信度法和减少-误差法. (2)CART算法的特点为: 输入变量(自变量):为分类型变量或连续型变量. 输出变量(目标变量):为分类型变量(或连续型:回归分析) 连续变量处理:N等分离散化. 树分枝类…