级联分类器 在这里，我们学习如何使用objdetect在我们的图像或视频中查找对象 https://docs.opencv.org/3.3.0/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html 级联分类器训练 本教程描述了opencv_traincascade应用程序及 ...
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2019-08-14 21:47:09
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这两天学习了人脸识别，看了学长写的代码，边看边码边理解搞完了一边，再又是自己靠着理解和记忆硬码了一边，感觉还是很生疏，就只能来写个随笔加深一下印象了。 关于人脸识别，首先需要了解的是级联分类器CascadeClassifier，它可以它既可以是Haar特征，也可以是LBP特征的分类器，可以加载Ope ...
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2018-10-28 19:15:15
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1 #include 2 #include 3 4 using namespace cv; 5 using namespace std; 6 7 int main(int argc, char** argv) { 8 String cascadeFilePath = "F:/CMake_bulid/... ...
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2018-10-04 11:01:17
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写一个截取图片的代码为： 其中每个参数代表的含义： cv2.CascadeClassifier看参数、用法 Cv2级联分类器：用于检测数字图像的特征 参数：用一个xm文件说明要检测图像特征的某一个部分，用xml文件的地址为参数。检测人脸比较好的参数有：haarcascade_frontalface_ ...
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2018-08-17 23:31:52
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目前人脸检测方法主要分为两大类，基于知识和基于统计。 基于知识的人脸检测方法主要包括：模板匹配，人脸特征，形状与边缘，纹理特征，颜色特征。 基于统计的人脸检测方法主要包括：主成分分析与特征脸法，神经网络模型，隐马尔可夫模型，支持向量机，Adaboost算法。 基于知识的方法将人脸看成不同特征的特定组 ...
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2018-08-01 22:18:46
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随着人工智能的兴起，目标检测算法在各行业中起的作用越来越大，怎么落地，这是一个非常严峻的话题。今天看到一位大牛的分享，学习了。 把该领域的算法和历史做个梳理。方便后续研究。 按照时间分类，可以把该算法分成两类：传统算法和CCN算法。 传统算法： 级联分类器框架：Haar/LBP/积分HOG/ACF ...
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2018-05-24 16:41:35
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经过测试得出以下结论：1、传统的目标检测算法主要有以下几种：（1）基于Boosting框架：Haar/LBP/积分HOG/ACFfeature+Adaboost（2）基于SVM：HOG+SVMorDPM等（3）模版匹配（特殊情况下可以用到）人工特征和LBP，HAAR特征级联分类器容易出现找不到目标的情况，但是优点是响应速度快，硬件投入低，训练模型快速因为有时候找不到目标所以舍弃。2、现在采用深度学
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2018-03-14 11:20:34
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成员函数detectMultiScale()，检测人脸图像 void detectMultiScale( const Mat& image, CV_OUT vector<Rect>& objects, double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, i ...
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2018-03-06 21:52:29
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人脸检测和识别本章将介绍Haar级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与已知对象是否匹配。本章将考虑如何将多个Haar级联分类器构成一个层次结构，即一个分类器能识别整体区域（如人脸），而其他的分类器可识别小的区域（眼睛、鼻子和嘴）。Haar级联的概念当谈到目标分类和位置跟踪时，希... ...
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2018-02-14 00:19:23
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这是《opencv2.4.9tutorial.pdf》的objdetect module的唯一一个例子。 在OpenCV中进行人脸或者人眼 或者身体的检测 首先就是训练好级联分类器，然后就是检测就行。在opencv中，“opencv/sources/data中就有内置训练好的：基于haar特征的级联 ...
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2017-07-01 15:24:01
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