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android下opencv的训练分类器问题
mzhua78
2013-04-21 03:00:09
网上搜了各种资料,opencv的论坛也查了,但是我发现我下载的opencv(版本从2.3.0-2.4.5都下了),但是在2.3.1里面的bin下没有找到createsample.exe和haartraining.exe,而后面的版本都是未经过编译的,也想过自己编译出来,但是没成功,有谁知道怎么编译opencv或者说谁有这两个exe文件呢?有的话希望能发我一份,十分感谢!!!974072455@qq.com
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android下opencv的训练分类器问题
网上搜了各种资料,opencv的论坛也查了,但是我发现我下载的opencv(版本从2.3.0-2.4.5都下了),但是在2.3.1里面的bin下没有找到createsample.exe和haartraining.exe,而后面的版本都是未经过编译的,也想过自己编译出来,但是没成功,有谁知道怎么编译opencv或者说谁有这两个exe文件呢?有的话希望能发我一份,十分感谢!!!974072455@qq.com
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opencv
水果识别样本(苹果、香蕉、梨子)
用于
opencv
的水果识别的图像样本,有苹果、香蕉、梨子。
(四)
OpenCV
级联
分类器
训练
与使用_04_Haar与LBP级联
分类器
视频读取
视频读取 #include #include using namespace std; using namespace cv; String Haar_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//Haar String LBP_fileName = lbpcascade_frontalface.xml;//LBP CascadeClassifier face_Haar_cascade; CascadeClassifier face_LBP_cascade; int main(int argc, char** argv) { if (!f
基于
OpenCV
已
训练
好的
分类器
进行人脸检测,并替换为目标人脸.zip
OpenCV
(Open Source Computer Vision Library)是一款开源的计算机视觉库,专门为图像和视频处理任务设计,广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于
OpenCV
的详细介绍: 历史与发展 起源:
OpenCV
于1999年由英特尔公司发起,旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库,为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。 社区与支持:随着时间的推移,
OpenCV
吸引了全球众多开发者和研究人员的参与,形成了活跃的社区。目前,
OpenCV
由非盈利组织
OpenCV
.org维护,并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。 主要特点 跨平台:
OpenCV
支持多种操作系统,包括但不限于Windows、Linux、macOS、
Android
和iOS,确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能:库中包含了数千个优化过的函数,涵盖了计算机视觉领域的诸多方面,如图像处理(滤波、形态学操作、色彩空间转换等)、特征检测与描述(如SIFT、SURF、ORB等)、物体识别与检测(如Haar级联
分类器
、HOG、DNN等)、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习(SVM、KNN、决策树等)、深度学习(基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署)等。 高效性能:
OpenCV
代码经过高度优化,能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速(如Intel IPP、OpenCL等),实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。 多语言支持:尽管
OpenCV
主要使用C++编写,但它提供了丰富的API绑定,支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言,方便不同领域的开发者使用。 开源与免费:
OpenCV
遵循BSD开源许可证发布,用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码,无需担心版权
问题
。 架构与核心模块
OpenCV
的架构围绕核心模块构建,这些模块提供了不同层次的功能: Core:包含基本的数据结构(如cv::Mat用于图像存储和操作)、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc:提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui:提供图形用户界面(GUI)支持,如图像和视频的显示、用户交互(如鼠标事件处理)以及简单的窗口管理。 VideoIO:负责视频的读写操作,支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect:包含预
训练
的对象检测模型(如Haar级联
分类器
用于人脸检测)。 Features2D:提供特征点检测(如SIFT、ORB)与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d:用于相机标定、立体视觉、多视图几何等
问题
。 ML:包含传统机器学习算法,如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树等。 DNN:深度神经网络模块,支持导入和运行预
训练
的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)。
基于
Android
+
OpenCV
+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译-深度学习算法应用(含java、ipynb工程源码)
1.本项目基于Keras深度模型进行手语的分类,通过
OpenCV
库的相关算法捕捉手部位置,实现视频流及图片的手语实时识别。 2.项目运行环境:Python 环境、Keras环境和
Android
环境。其中
Android
环境包括安装
Android
Studio、导入TensorFlow的jar包和so库。 3.项目包括6个模块:数据预处理、数据增强、模型构建、模型
训练
及保存、模型评估和模型测试。为方便展示生成图片的效果及对参数进行微调,本项目未使用keras直接
训练
生成器,而是先生成一个增强过后的数据集,再应用于模型
训练
;项目使用的卷积神经网络由四个卷积块及后接的全连接层组成,每个卷积块包含一个卷积层,并后接一个最大池化层进行数据的降维处理,为防止梯度消失以及梯度爆炸,进行了数据批量归一化,并设置丢弃正则化;本项目是多类别的分类
问题
,使用交叉熵作为损失函数,由于所有标签都带有相似的权重,使用精确度作为性能指标,使用常用的梯度下降方法RMSprop优化模型参数。 4.博客:https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/133064374
基于
OpenCV
的
Android
下车牌识别应用.zip
OpenCV
(Open Source Computer Vision Library)是一款开源的计算机视觉库,专门为图像和视频处理任务设计,广泛应用于学术研究、工业应用以及个人项目中。以下是关于
OpenCV
的详细介绍: 历史与发展 起源:
OpenCV
于1999年由英特尔公司发起,旨在促进计算机视觉技术的普及和商业化应用。该项目旨在创建一个易于使用、高效且跨平台的库,为开发者提供实现计算机视觉算法所需的基础工具。 社区与支持:随着时间的推移,
OpenCV
吸引了全球众多开发者和研究人员的参与,形成了活跃的社区。目前,
OpenCV
由非盈利组织
OpenCV
.org维护,并得到了全球开发者、研究机构以及企业的持续贡献和支持。 主要特点 跨平台:
OpenCV
支持多种操作系统,包括但不限于Windows、Linux、macOS、
Android
和iOS,确保代码能够在不同平台上无缝运行。 丰富的功能:库中包含了数千个优化过的函数,涵盖了计算机视觉领域的诸多方面,如图像处理(滤波、形态学操作、色彩空间转换等)、特征检测与描述(如SIFT、SURF、ORB等)、物体识别与检测(如Haar级联
分类器
、HOG、DNN等)、视频分析、相机校正、立体视觉、机器学习(SVM、KNN、决策树等)、深度学习(基于TensorFlow、PyTorch后端的模型加载与部署)等。 高效性能:
OpenCV
代码经过高度优化,能够利用多核CPU、GPU以及特定硬件加速(如Intel IPP、OpenCL等),实现高速图像处理和实时计算机视觉应用。 多语言支持:尽管
OpenCV
主要使用C++编写,但它提供了丰富的API绑定,支持包括C、Python、Java、MATLAB、JavaScript等多种编程语言,方便不同领域的开发者使用。 开源与免费:
OpenCV
遵循BSD开源许可证发布,用户可以免费下载、使用、修改和分发库及其源代码,无需担心版权
问题
。 架构与核心模块
OpenCV
的架构围绕核心模块构建,这些模块提供了不同层次的功能: Core:包含基本的数据结构(如cv::Mat用于图像存储和操作)、基本的图像和矩阵操作、数学函数、文件I/O等底层功能。 ImgProc:提供图像预处理、滤波、几何变换、形态学操作、直方图计算、轮廓发现与分析等图像处理功能。 HighGui:提供图形用户界面(GUI)支持,如图像和视频的显示、用户交互(如鼠标事件处理)以及简单的窗口管理。 VideoIO:负责视频的读写操作,支持多种视频格式和捕获设备。 Objdetect:包含预
训练
的对象检测模型(如Haar级联
分类器
用于人脸检测)。 Features2D:提供特征点检测(如SIFT、ORB)与描述符计算、特征匹配与对应关系估计等功能。 Calib3d:用于相机标定、立体视觉、多视图几何等
问题
。 ML:包含传统机器学习算法,如支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树等。 DNN:深度神经网络模块,支持导入和运行预
训练
的深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)。 应用领域
OpenCV
广泛应用于: 科研与教育:作为计算机视觉教学和研究的基础工具,
OpenCV
简化了算法原型开发与验证过程。 工业自动化:在视觉检测、机器人导航、产品质量控制等工业场景中,
OpenCV
用于实时图像分析与决策。 安防监控:用于人脸识别、行人检测、行为分析等智能监控系统。 医疗影像分析:在医疗领域,
OpenCV
可用于医学图像处理、病灶检测、诊断辅助等应用。 自动驾驶:在车辆视觉感知系统中,
OpenCV
用于道路标志识别、障碍物检测、车道线识别等任务。 多媒体应用:如图像编辑软件、AR/VR应用、游戏开发等,利用
OpenCV
进行图像和视频处理。 物联网与嵌入式系统:在资源受限的嵌入式设备上,
OpenCV
提供轻量级的计算机视觉解决方案。 学习与社区资源
OpenCV
拥有丰富的官方文档、教程、示例代码以及活跃的开发者社区,包括GitHub、StackOverflow、官方论坛等,为学习和使用
OpenCV
提供了有力支持。此外,有许多书籍、在线课程、博客文章和研讨会专门讲解
OpenCV
的使用和计算机视觉技术。 综上所述,
OpenCV
作为一款功能强大、高效、跨平台且开源的计算机视觉库,为开发者提供了实现各类图像和视频处理任务所需的工具箱,其广泛的应用领域和活跃的社区支持使之成为计算机视觉领域不可或缺的开发工具。
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