#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…

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 2.3.2 documentation   opencv之级联分类器训练opencv_traincascade_电脑软件_百度经验   采用opencv_cascadetrain进行训练的步骤及注意事项 - 梦想腾飞 - 博客频道 - CSDN.NET   大概步骤: 输入正负样本集------->训练…

在Windows系统的Linux系统中用yolo训练自己的数据集的配置差异很大,今天总结在win10中配置yolo并进行训练和测试的全过程. 提纲: 1.下载适用于Windows的darknet 2.安装VS和CUDA.CUDNN.OpenCV 1)安装VS2017 2)安装OpenCV 3)VS配置OpenCV 4)安装CUDA10.0和CUDNN7.5 5)VS配置CUDA 3. 编译darknet 4.训练自己的数据集 5.开始训练 6.测试 1.下载适用于Windows的darknet…

注意:opencv-2.4.10 #include "stdio.h"#include "string.h"#include "iostream" #include "opencv/cv.h"#include "opencv/cxcore.h"#include "opencv/highgui.h"#include "opencv/ml.h"#include "…

]]]]]])rand2 = np.array([[]]]]]])label = np.array([[]]]]]]]]]]])data = np.vstack((rand1]]])pt_data = np.array(pt_data,dtype = 'float32')print(pt_data)(par1,par2) = svm.predict(pt_data)print(par2)…

更准确的模型需要更多的数据,对于传统非神经网络机器学习方法,不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法. 1.   在使用opencv_traincascade.exe 过程中,图像读取在 classifier.train ->  updateTrainingSet( requiredLeafFARate, tempLeafFARate )->fillPassedSamples( 0, numPos, true, 0, posConsumed )->imgReader.getPos( im…

opencv默认提供了haar特征和lbp特征训练的人脸分类器,但是效果不太好,所以我们可以用opencv提供的跑opencv_traincascade函数来训练一个LBP特征的分类器.(由于opencv3中hog与hog文章定义的不同,因此在opencv3 的opencv_traincascade函数中被删掉了详情) LBP特征 按照官方文档的训练流程: 1. 准备训练数据 首先把正例和负例样本按下面的结构存放: train -pos -- info.dat -- img ---- 1.jpg…

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…

这几个月一直在忙着做大论文,一个基于 SVM 的新的目标检测算法.为了做性能对比,我必须训练一个经典的 Dalal05 提出的行人检测器,我原以为这个任务很简单,但是我错了. 为了训练出一个性能达标的行人检测器,我花了半个月的时间,中间遇到各种 BUG 我就不提了,下面只说正确的步骤.(基于 MATLAB 环境,但是没有代码,请您自己写~) 步骤 1. 训练数据集及其它准备工作 训练检测器的正例(Positive examples)数据库最好采用"全图+标注"的形式,不要是那种切出来的…

Summary:利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author:    Amusi Date:       2018-03-20 Note:       OpenCV3.4以及上支持Facemark 原文:OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark) PS:点击“阅读原文”,可以下载所有源码和模型,记得给star哦! 教程目录 测试环境 引言 Facemark API Facemark训练好的模型 利用OpenCV代码…

介绍 人脸识别是什么?或识别是什么?当你看到一个苹果时,你的大脑会立刻告诉你这是一个苹果.在这个过程中,你的大脑告诉你这是一个苹果水果,用简单的语言来说就是识别.那么什么是人脸识别呢?我肯定你猜对了.当你看着你的朋友走在街上或他的照片时,你会认出他是你的朋友保罗.有趣的是,当你看你的朋友或他的照片时,你首先要看他的脸,然后再看其他东西.你想过为什么要这么做吗?这是为了让你看他的脸就能认出他来.好吧,这是你的面部识别. 但真正的问题是人脸识别是如何工作的?它非常简单和直观.举一个现实生活中的例子,…

Opencv-Facial-Landmark-Detection 利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Note: OpenCV3.4+OpenCV-Contrib以及上支持Facemark 下面是Amusi具体利用OpenCV中的LBF算法进行人脸关键点检测的教程,**大家如果喜欢这个教程,记得给个star!**项目的教程和源码,只需要你在命令行或终端打开git后,输入下述命令即可,或者直接点击Clone or download…

00 环境配置 Anaconda 安装 1 下载 https://repo.anaconda.com/archive/ 考虑到兼容性问题,推荐下载Anaconda3-5.2.0版本. 2 安装 3 测试 在键盘按 Win + R, 输入 cmd,回车,将会打开cmd窗口,输入 activate base, 如下所示,表明anaconda环境系统变量无误. IDE PyCharm的安装 自行百度搜索下载并破解. http://idea.lanyus.com/ OpenCV安装 C:\Users\A…

注意,本文中所指"机器学习"(ML)技术,特指SVM.随机森林等"传统"技术. 一.应用场景        相比较当下发展迅速的各路"端到端"技术,SVM.随机森林等"传统"技术它的应用价值,在于"以更贴合现有系统的方式提供一种识别的途径".比如你使用tf.keras或者openvino,那么首先你需要按照这些平台的方式搭建一个运行环境并且编写相关的接口,而后在现有系统中调用这个接口,获得一个定量的分类.如…

目录 Opencv3 当前模块 OpenCV 贡献库(opencv_contrib) OpenCV 头文件 旧式C风格头文件 新式C++风格头文件 例程 DEMO1 - 显示图片 DEMO2 - 视频 用于从磁盘中播放视频 DEMO3 - 将轨迹栏滑块添加到基本查看器窗口,以便在视频文件中移动 DEMO4 - 在图像显示在屏幕上之前加载并平滑图像 DEMO5 - 使用pyrDown()创建一个新的图像,该图像是输入图像宽度和高度的一半 DEMO6 - Canny边缘检测器将其输出写入单通道(灰度…

我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序. 本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等. 废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能: 相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生吧!(该死,该死!)我们向下走: 紧接着是Qt导入OPenCV2.4.4的库文件:(先看一下Qt的工程文件吧) #----------------------------------------…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8069548 SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scal…

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…

SIFT简介 Scale Invariant Feature Transform,尺度不变特征变换匹配算法,是由David G. Lowe在1999年(<Object Recognition from Local Scale-Invariant Features>)提出的高效区域检测算法,在2004年(<Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints>)得以完善. SIFT特征对旋转.尺度缩放.亮度变化等保持不变性…

我使用OpenCV2.4.4的windows版本+Qt4.8.3+VS2010的编译器做了一个手势识别的小程序. 本程序主要使到了Opencv的特征训练库和最基本的图像处理的知识,包括肤色检测等等. 废话不多,先看一下基本的界面设计,以及主要功能: 相信对于Qt有一些了解的人都不会对这个界面的设计感到陌生吧!(该死,该死!)我们向下走: 紧接着是Qt导入OPenCV2.4.4的库文件:(先看一下Qt的工程文件吧) #----------------------------------------…

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…

近期公司要组织开发分享,可是自己还是新手真的不知道分享啥了,然后看了看前段时间研究过OpenCv,那么就分享他把. openCv就不介绍了,说下人脸检測.事实上是通过openCv里边已经训练好的xml文件来进行的,我仅仅是在学习. 我測试中我写了俩个Demo.当中一个是通过Carame来通过摄像头来进行人脸检測看看效果图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCM…

1.度娘:“OpenCV 物体识别” 1.1.opencv实时识别指定物体 - 诺花雨的博客 - CSDN博客.html(https://blog.csdn.net/qq_27063119/article/details/79247266) ZC:主看这个,讲的比较细致,操作一般都是使用的 OpenCV里面的exe,一些代码是 java的 可以搞定,最后一段测试代码 是Python 但是比较短 应该可以转成C++的来测试. ZC:照着做了,还需研究 1.2.利用深度学习和OpenCV实现物体检测…

本文翻译自 Vishwesh Shrimali 的  "Using OpenVINO with OpenCV" 原文链接: https://www.learnopencv.com/using-openvino-with-opencv/ 翻译:coneypo 在这篇文章中,我们会介绍如何利用 Intel 的 OpenVINO 软件包来,发挥 OpenCV 中 Deep Neural Network (DNN) / 深度神经网络 模块的的最大性能: 我们也对 CPU 上 OpenCV 和其…

opencv视频教程分享-在线与网盘 https://pan.baidu.com/s/1oAcctlS 密码:i5rd 链接:https://pan.baidu.com/s/1kVJ3iSJ  密码:8h5x openCV视频教程 整理了一下B站上贾志刚老师利用python+opencv进行图像处理视频教程,分享给大家视频资源地址:点击查看 https://pan.baidu.com/s/1OD7nBnoZI8gjWo5I4pVzEQ提取码:2uq6 Opencv中文官方教程(Python语言版…

  前言   级联分类器的效果并不是很好,准确度相对深度学习较低,上一章节使用了dnn中的tensorflow,本章使用yolov3模型,识别出具体的分类.   Demo   320x320,置信度0.6  608x608,置信度0.6(.cfg里面是608)   yolov3模型下载 coco.names:模型具体的分类信息.https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names yolov3.weights:权重文件ht…

讲授Boosting算法的原理,AdaBoost算法的基本概念,训练算法,与随机森林的比较,训练误差分析,广义加法模型,指数损失函数,训练算法的推导,弱分类器的选择,样本权重削减,实际应用. AdaBoost算法它最典型的应用是视觉的目标检测,比如说人脸检测.行人检测.车辆检测等等.在深度学习流行之前,用这些简单的特征加上AdaBoost分类器来做目标检测,始终是我们工业界的一个主流的方案,在学术界里边它发的论文也是最多的. 大纲: 实验环节应用简介VJ框架简介分类器级联Haar特征训练算法的原…

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti…

视频目标跟踪问题分析         视频跟踪技术的主要目的是从复杂多变的的背景环境中准确提取相关的目标特征,准确地识别出跟踪目标,并且对目标的位置和姿态等信息精确地定位,为后续目标物体行为分析提供足够的数据.但是目前的绝大部分目标跟踪算法或多或少存在不少缺点,如:1)对目标的实时跟踪时,跟踪时间过长,目标容易丢失:2)当目标发生形变时(目标伪装.摄像平台变化导致),无法进行目标跟踪:3)当视频中目标消失(遮挡等)以后重新出现时,不能重新跟踪捕获目标,或出现混批: 4)有一些给定很少特定目标特征…