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…

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…

<FAQ:OpenCV Haartraining>——使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器的常见问题 最近使用OpenCV训练Haar like+Adaboost分类器,查阅了一些资料,这些资料对训练过程陈述的很详细,但是缺少一些细节,偶然看到了一篇英文资料,觉得很好,简单翻译了自己觉得有用的部分. 原文链接:FAQ:OpenCV Haartraining 关于正样本图片 1.I have  positive images, how create vec file o…

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 = (0,0,255) # 红色框 strokeWeight = 1 # 线宽为 1 windowName = "Object Detection" img = cv2.imread("lena.jpg") # 加载检测文件 cascade = cv2.CascadeC…

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op…

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…

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训练程序申请内存不足   在用OpenCV训练分类器(特别是训练Adaboost类型的分类器)的时候,当样本的数量特别大的时候,就会出现申请内存不够的情况,很早以前碰到过这样的情况,最近再训练的时候又出现了这样的情况,于是在网上找了一下解决方法. 首先给出我的配置吧,win7 64位 + vs2010 + opencv2.4.9,其实这个问题的产生应该只与系统有关系 本文的绝大部分是引用自博友lff0305的“使用LargeAddressAware压榨额外的用户态内存”,在此向其表…

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足…

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/91305466 https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/52605768 二.HOG算法简介  HOG是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的描述子.通过计算和统计局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.主要思想:在一幅图像中,局部目标的表…

转载:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6967515 PS:很多时候,我们并不需要特别精通某个理论,而且有的时候即便你非常精通,但是当你真正去用它时,也会错误百出. 也就是说,要做到会用(这是终极目标),出现问题时,能够快速解决就ok了.对理论的熟悉,可以通过简单的实例来加深. 最厉害的,往往是那些深入浅出的人... openCV中贝叶斯分类器相关的API及其用法举例 openCV中与贝叶斯分类器相关的API函数有以下几个: (…

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特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc…

[学习源]Tutorials > Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz > Training a Classifier   本文相当于对上面链接教程中自认为有用部分进行的截取.翻译和再注释.便于日后复习.修正和补充. 边写边查资料的过程中猛然发现这居然有中文文档--不过中文文档也是志愿者翻译的,仅仅是翻译,也没有对知识点的扩充,不耽误我写笔记.这篇笔记就继续写下去吧.附PyTorch 中文教程 & 文档 > 训练分类器 一.准…

//俗话说:好记性不如烂笔头 //用到opencv 中的函数时往往会一时记不起这个函数的具体参数怎么设置,故在此将常用函数做一汇总: Mat srcImage = imread("C:/Users/Administrator/Desktop/车牌识别/车牌图像库/1.jpg");//读入图像函数 imshow("原图",srcImage);//显示图像函数 imwrite("图3.jpg",imageRIO);//保存图像函数 Mat image…

// 霍夫线变换 hough vector<Vec2f> lines;//定义一个矢量结构lines用于存放得到的线段矢量集合 HoughLines(dstImage,lines,,CV_PI/,); //依次在图中绘制出每条线段 ;i < lines.size();i++) { ],theta = lines[i][]; Point pt1,pt2; double a = cos(theta),b = sin(theta); double x0 = rho*a,y0 = rho*b;/…

一.区间查询,无单点更新 hdu2795 Billboard Time Limit: 20000/8000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 25062    Accepted Submission(s): 10274 Problem Description At the entrance to the university, there is a huge rec…

转自:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 版权声明:本文为博主原创文章,转载请联系作者取得授权. 本文由@星沉阁冰不语出品,转载请注明作者和出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51105159 微博:http://weibo.com/xingchenbing  之前一直觉得人脸检测是非常麻烦的,即使是用OpenCV,麻…

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…

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:准备训练数据和运行训练程序.参考:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689c8d946f197.html   利用OpenCV自带的haar training程序训练一个分类器,需要经过以下几个步骤: )收集训练样本:         训练样本包括正样本和…

opencv 手写选择题阅卷 (三)训练分类器 1,分类器选择:SVM 本来一开始用的KNN分类器,但这个分类器目前没有实现保存训练数据的功能,所以选择了SVN分类器; 2,样本图像的预处理和特征提取代码与识别代码中使用一样的代码. 3,训练时的输入数据主要为两个矩阵,一个矩阵保存所有样本的特征数据,每一行一个图像,另一个矩阵保存每个样本所属的类别,比如 1.0代表A,2.0代表B,0代表空白. 4,所有样本分别保存在5个文件夹中(一个是空白,四个字母ABCD),用批处理生成一个文本文件包括所有…

# 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 documentation>中描述,在那篇文档中,给出了一些关于级联分类器的基本信息.本文主要说明如何训练一个级联分类器:准备训练数据,执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器:opencv_haartraining 和 opencv_traincascade.后者是一个较新的版本,使用c++编写,基于o…

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…

如需转载请注明本博网址:http://blog.csdn.net/ding977921830/article/details/47733363. 一  训练框架 训练人脸检測分类器须要三个步骤: (1) 准备正负样本集,分别放到两个目录里. 我使用的是麻省理工的那个人脸库.大家能够网上搜一下. (2)把正样本集生成正样本描写叙述文件(*.vec),把负样本集生成负样本集合文件.详细怎么操作请參考我博客中的另外两篇文章,各自是http://blog.csdn.net/ding977921830/a…

本文为作者原创,未经允许不得转载:原文由作者发表在博客园: http://www.cnblogs.com/panxiaochun/p/5345412.html 因为工作的原因,本人需要用到分类器来检测目标,所以需要训练自己的分类器 在这里我就简单的说下步骤和注意事项. HaarTraining步骤 1.正负样本处理 正样本处理需要对正样本进行归一化处理,一般情况下可以用Photoshop对图像进行尺寸统一处理,比如都是20*20或者24*24,其中其它尺寸比如240*15也可以做成样本的,不要求…

在前两篇文章中,我介绍了<训练自己的haar-like特征分类器并识别物体>的前三个步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ============== 本文将着重说明最后一个阶段——目标识别,也即利用前面训练出来的分类器文件(.xml文件)对图片中的物体进行识别,并在图中框出在该物体.由于逻辑比较简单,这里直接上代码: int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { char *cascade_name…

本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别.该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 ================= 本文主要对步骤1.步骤2进行说明. 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 1)正样本的采集: 所谓正样本,是指只包含待识别的物体的图片,一般是一些局部的图片,且最好能转化为灰度图.比如,若你想识别人脸,则正样本应尽可能只包…

参考博文: 1.http://blog.csdn.net/wuxiaoyao12/article/details/39227189 2.http://www.cnblogs.com/easymind223/archive/2012/07/03/2574826.html 3.http://blog.csdn.net/liulina603/article/details/8197889 使用的经验总结: 1 正负样本比例问题:1:4或者1:5训练出来的分类器要优于1:1或者1:10 正负样本比例接近…

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…

  太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集 通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…

正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片,使用时上下左右都去掉16个像素,截取中间的64*128大小的人体. 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的,大小同样是64*128(从完全不包含人体的图片中随机剪裁出64*128大小的用于人体检测的负样本). SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类. 首先计算正负样本图像的HOG描述子,组成一个特征向量矩阵,对应的要有一个指定每个特征向量的类别的类标向量,输入SVM中进行训练. 训练好的SVM分类器保存为XML文件,然后根据其中的…