关于opencv级联分类器的问题？？？

tauke_wang 2013-05-06 09:28:32

在opencv下，自带有几个级联分类器，但是那些级联分类器中的特征都是很少的，有什么办法可以将这些小的分类器合并为一个大的分类器，在这个大的分类器中包含了这些小的分类器中的特征，这样会使这个大的分类器中的特征较多，在做人脸检测时结果会更加准确。。。。。
求大神啊。。。。。。。。。。。。。。

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tauke_wang 2013-05-18

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引用 1 楼 bourbaki 的回复:

你是说opencv使用的弱分类器都是深度很浅的决策树，你想将多个决策树合并成一个？

对的，就是这样，请问如何合并？？？

bourbaki 2013-05-18

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我觉得是不行的。决策树的每一个节点是对某一个数据集合进行划分。两个单层决策树的输入数据集合是一样的，所以似乎没办法将两个树合成一个两层树。

bourbaki 2013-05-17

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你是说opencv使用的弱分类器都是深度很浅的决策树，你想将多个决策树合并成一个？

级联分类器下载，训练模型下载直接可用

基于OpenCV的级联分类器识别中国象棋棋子python源码+象棋分类数据集+项目说明+注释拉满.zip 【项目资源介绍】使用OpenCV的级联分类器识别中国象棋棋子 OpenCV级联分类器模型训练文件夹内容： Dataset_Red_Black文件夹保存了采集的棋子图片，是经过灰度化及中值滤波后的图片，红色棋子和黑色棋子图片分开保存，每种颜色7类棋子，每类棋子经筛选后保留200张各种角度的图片。 model_save文件夹保存了使用上述数据集训练好的级联分类器模型，包括红色棋子分类模型Red_Chess.yml和黑色棋子分类模型Black_Chess.yml，该模型可在recognize.py中直接使用。 TestPicture文件夹保留了4张用于测试的图片，检测模型分类的准确率。各py文件功能： getDataSet.py: 运行该程序，手动转动棋子，采集棋子各角度图片用于训练模型。 train.py: 使用级联分类器训练分类模型。 recognize.py: 测试模型效果，TestPicture文件夹中有几张测试图片，也可直接处理摄像头实时画面。

各类opencv级联分类器，眼睛，人脸，全身，半身级联年分类器，可人脸检测、眼睛检测、行人识别等。

opencv训练行人检测级联分类器正样本数据，92个，彩色版，尺寸都不同，自行用代码转尺寸，如果要灰度图也自行用代码转

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