opencv_createsamples.exe 用来生成正样本vec的,用来准备训练用的正样本数据和测试数据.他的输出为以 *.vec 为扩展名的文件,该文件以二进制方式存储图像. Usage: opencv_createsamples.exe [-info <collection_file_name>] //就是跟存放正样本图片目录位置相同的描述文件的路径,可用txt,dat等格式保存,每一行的内容为:xxx.jpg nums left_x left_y width heght. [-im…

第一步:下载安装cmake,之后进行默认安装即可,这步略过. 第二步:配置cmake ,使cmake找到opencv进行编译安装 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv…

opencv_traincascade 是一个新程序,使用OpenCV .x API 以C++ 编写. 这二者主要的区别是 opencv_traincascade 支持 Haar 和 LBP 两种特征,现在已经发展到可以支持hog特征,并易于增加其他的特征. 与Haar特征相比,LBP特征是整数特征,因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍. LBP和Haar特征用于检测的准确率,是依赖训练过程中的训练数据的质量和训练参数. 训练一个与基于Haar特征同样准确度的LBP的分类器是可能的. Us…

#1,准备正负样本 正样本:可以一张图片上多个sample,也可以一张图片单独成一个sample,准备多个sample.生成描述文件如下所示: 负样本:只要不含正样本,任意图片都可以作为负样本,但是最好是正样本中的背景作为负样本,同样生成如下描述性文件: 注意:正负样本比例一般为1:3,负样本只需要名称,正样本还要个数和位置参数. 正样本要归一化为统一大小. 正样本描述文件与正样本放到一个文件夹pos中,负样本描述文件放到当前文件夹,还需要部分opencv的文件以备下用,文件组织如下所示: #2…

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训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下…

这两天在初学目标检测的算法及步骤,其中人脸检测作为最经典的算法,于是进行了重点研究.该算法最重要的是建立人脸检测分类器,因此我用了一天的时间来学习分类器的训练.这方面的资料很多,但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到,因此我总结了自己的训练经验. 目标检测分为三个步骤: 1.样本的创建 2.训练分类器 3.利用训练的分类器进行目标检测 第一步:样本的创建 ◆     样本分两种: 正样本与负样本(也有人翻译成:正例样本和反例样本),其中正样本是指待检目标样本(例如人脸,汽车,鼻子等),负样本…

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…

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…

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…

上一篇文章中介绍了如何使用OpenCV自带的haar分类器进行人脸识别(点我打开). 这次我试着自己去训练一个haar分类器,前后花了两天,最后总算是训练完了.不过效果并不是特别理想,由于我是在自己的笔记本上进行训练,为减少训练时间我的样本量不是很大,最后也只是勉强看看效果了.网上有关的资料和博客可以说很多了,只要耐心点总是能成功的. 采集样本: 首先要训练,就得有训练集.网上有很多国外高校开源的库可供下载: 1.卡耐基梅隆大学图像数据库(点我打开) 2.MIT人脸数据库(点我打开) 3.ORL…