D:/face   构造face训练器为例 一:样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本,反例样本指其它任意图片. 负样本可以来自于任意的图片,但这些图片不能包含目标特征.负样本由背景描述文件来描述.背景描述文件是一个. 创建 正 负 样本目录 mkdir D:\face\posdata mkdir D:\face\negdata 把正负样本图片,分别放入2个文件夹下. 生成负样本描述文件 cd  D:\face\negdata dir /b > negdata.d…

Pytorch之训练器设置 引言 深度学习训练的时候有很多技巧, 但是实际用起来效果如何, 还是得亲自尝试. 这里记录了一些个人尝试不同技巧的代码. tensorboardX 说起tensorflow, 我就一阵头大, google强力的创造了一门新的语言! 自从上手Pytorch后, 就再也不想回去了. 但是tensorflow的生态不是一般的好, 配套设施齐全, 尤其是可视化神器tensorboard, 到了Pytorch这边, 幸好还有visdom和tensorboardX, 但是前者实在…

秒懂C#通过Emit动态生成代码   首先需要声明一个程序集名称, 1 // specify a new assembly name 2 var assemblyName = new AssemblyName("Kitty"); 从当前应用程序域获取程序集构造器, 1 // create assembly builder 2 var assemblyBuilder = AppDomain.CurrentDomain 3 .DefineDynamicAssembly(assemblyNa…

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…

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…

总计分为三个步骤 一.捕获人脸照片 二.对捕获的照片进行训练 三.加载训练的数据,识别 使用python3.6.8,opencv,numpy,pil 第一步:通过笔记本前置摄像头捕获脸部图片 将捕获的照片存在picData文件夹中,并格式为user.id.num.jpg.id在识别时和人名数组一一对应. import numpy as np import cv2 cap = cv2.VideoCapture(0) face_cascade = cv2.CascadeClassifier("dat…

在AOP编程概念介绍中,常见的示例为拦截对象,并在对象的某方法执行前和执行后分别记录日志. 而最常用的拦截方式是使用动态代理类,用其封装一个日志拦截器,当方法被执行时进行日志记录. 日志拦截器类 1 public class Interceptor 2 { 3 public object Invoke(object @object, string @method, object[] parameters) 4 { 5 Console.WriteLine( 6 string.Format("Int…

// C++ header and namespace #include <iostream> #include <string> #include <cstdlib> using namespace std; // Opencv header and namespace #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <ope…

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…

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st…