一.简介: adaboost分类器由级联分类器构成,"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成.在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器,这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域. 分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域的检测.检测到目标区域输出为1,否则输出为0.为了检测整副图像,在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标.为了搜索不同大小的目标物体,在图像中检测未知大小的目标物体,扫描过程中用不同

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

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13071.html 前言: OpenCV是开源的跨平台计算机视觉库,提供了Python等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法. opencv中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Harr分类器,只需要载入一个配置文件(haarcascade_frontalface_alt.xml)就能直接调用detectObject去完成检测过程,同时也支持其他特征的检测(如鼻子.嘴巴等). 本程序用wxP

TensorFlow的Session对象是支持多线程的,可以在同一个会话(Session)中创建多个线程,并行执行.在Session中的所有线程都必须能被同步终止,异常必须能被正确捕获并报告,会话终止的时候, 队列必须能被正确地关闭.TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理:tf.Coordinator和 tf.QueueRunner,这两个类往往一起使用. Coordinator类用来管理在Session中的多个线程,可以用来同时停止多个工作线程并且向那个在等待所有

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

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

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

转自:http://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/53046542 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明.   目录(?)[-] 综述 代码解读 step by step 1 预处理阶段 11 载入训练集测试集 12 图片上采样 13 镜像图片 2 训练阶段 21 定义scanner用于扫描图片并提取特征 22 设置scanner扫描窗口大小 23 定义trainer用于训练人脸检测器 24 训练生成人脸检测器 25 测试 3 tips 3

现在我们已经拍好了需要训练的图片,接下来就是进行训练 流程图: 我们在这里用到了numpy库,NumPy是一个功能强大的Python库,主要用于对多维数组执行计算. 使用numpy的目的是减少python代码中的循环,以及提高数组运算的效率. 对于numpy性能的提升程度,我们可以从这段代码中直观感受到: import datetime as dt import numpy as np n = 100000 start = dt.datetime.now() A, B = [], [] for

以下学习均由此:https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow 数据集 WIDER Face for face detection and Celeba for landmark detection WIDER Face 总共62个场景的文件夹,每个文件夹中多张图片 文件中保存的是每个图片中所有人脸框的位置,表示意义如下: Celeba 两个文件夹分别表示来源不同的图片.It contains 5,590 LFW images and 7,876 othe

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

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

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

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学

上个月在网上看到一个用web实现简单AR效果的文章,然后自己一路折腾,最后折腾出来一个 Asp.net+WebSocket+Emgucv实时人脸识别的东西,网上也有不少相关资料,有用winform的也有asp.net的.其实人脸识别技术早就成熟了,就是没机会接触这方面.百度了一下 找到好多,JqueryFaceDetection,face++,face core,opencv,emgucv等等,这些我都折腾了一遍,并不能很好的满足我的需求,我就是想像手机QQ里边的拍照的时候能识别到人脸并且对图像

参加学校的国创比赛的时候,我们小组的项目有一部分内容需要用到利用摄像头实现实时检测人脸的表情,因为最近都在看深度学习方面的相关知识,所以就自己动手实现了一下这个小Demo.参考网上的资料,发现大部分是使用CNN和DNN进行学习,经过本人亲自实践,我发现DNN的识别效果更佳~(楼主接下来就要讲的是基于DNN的模型,要是你对CNN的模型感兴趣,欢迎私戳楼主~) 所需环境:opencv + tensorflow1.8 + pycharm 代码以及模型的下载地址:https://github.com/t

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,

描写叙述 人脸识别包含四个步骤 人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件 上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比

Emgu cv人脸检测识别 1.开发平台:WIN10 X64    VS2012    Emgucv版本:3.1 2.先给大家分享一个官网给的示例源代码: https://ncu.dl.sourceforge.net/project/emgufacerecog/Face%20Recognition%202.4.9.zip 3.部分代码展示: [打开摄像头:] using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; us

OpenCV基础 OpenCV是一个开源的计算机视觉库.提供了很多图像处理常用的工具 批注:本文所有图片数据都在我的GitHub仓库 读取图片并显示 import numpy as np import cv2 as cv original = cv.imread('../machine_learning_date/forest.jpg') cv.imshow('Original', original) 显示图片某个颜色通道的图像 blue = np.zeros_like(original) bl