上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练,接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸. 首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片,主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分,如下图是待检测图像: 这里主要基于了opencv中自带的检测函数,可以对目标物检测有一个较好的认识,读者可以用cmake生成Opencv的源码工程来细看具体实现细节(Cmake真是个神器).这里用到了timer头文件,可以…

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7…

使用OpenCV作图像检测, Adaboost+haar决策过程,其中一部分源代码如下: 函数调用堆栈的底层为: 1.使用有序决策桩进行预测 template<class FEval> inline int predictOrderedStump( CascadeClassifier& cascade, Ptr<FeatureEvaluator> &_featureEvaluator, double& sum ) { int nodeOfs = 0, lea…

zabbix agent检测分为主动(agent active)和被动(agent)两种形式,主动与被动的说法均是相对于agent来讨论的.简单说明一下主动与被动的区别如下: 主动:agent请求server获取主动的监控项列表,并主动将监控项内需要检测的数据提交给server/proxy 被动:server向agent请求获取监控项的数据,agent返回数据. zabbix agent通信过程中的协议均基于json格式,格式如下:   1 2 - "ZBXD\x01" (5 byte…

4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.1目标定位 对象定位localization和目标检测detection 判断图像中的对象是不是汽车--Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置--Classification with localization定位分类 当图片中有 多个 对象时,检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象--Detection目标检测…

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得…

有了haar特征,有了提升性能的积分图,是不是已经可以很好的解决人脸检测问题了?答案是:no. 因为,计算每一个特征值的时候速度都大幅提升了,但是,一个小小的24*24是人脸图像根据不同的位置, 以及不同的缩放,可以产生超过160,000个特征!这个数量太庞大了,所以肯定要舍弃大量的特征.那么,如何保证使用少量的特征,而又能得到精确的结果呢? 大神永远有解决方法,viola等人使用adaboost来进行分类.声明一下,adaboost并不是viola等人提出的,而是Freund和Schapire…

本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流,一步步带领读者理解目标检测的工作原理,作者本人也提供了 Luminoth 实现,供大家参考.   Luminoth 实现:https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn 去年,我们决定深入了解 Faster R-CNN,阅读原始论文以及其中引用到的其他论文,现在我们对其工作方式和实现方法有了清晰的理解. 我们最终在 Luminoth…

最近在研究室内6D姿态检测相关问题,计划在PoseCNN网络基础上进行改进实现.但是在第一步的复现过程中踩了无数的坑,最终成功运行了demo,但目前数据集train还是遇到了一些问题.有问题欢迎一起交流进步! 本文重点讲解网络代码复现过程,对于原文的讲解可以阅读这篇文章,慢慢干货!<论文笔记--PoseCNN> 本人系统环境: Ubuntu 16.04 Tensorflow 1.8(from source) Python 2.7 Cuda 10.1 & cuddn 7.3.1 1.搭建…

之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错,加上今天的HOG&SVM行人检测程序,一直报错. 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整,想一头囊死啊 做程序一定要心如止水!!! 仔细查找!!! 1.人脸识别程序: #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include &…