opencv下adaboost训练问题 [问题点数:40分,结帖人kingrain213]

Bbs1
本版专家分:2
结帖率 75%
Bbs1
本版专家分:2
Bbs6
本版专家分:7726
版主
adaboost算法,opencv训练haar分类器的问题
我想做一个车辆检测的课题,先做了100个50*50正样本和320个100*100负样本,成功生成了neg.txt和pos.vec,dos下运行<em>opencv</em>_haartraining进行<em>训练</em>,参数如图,每次到了第四个stage就停着不动了,之前我的负样本是210个50*50就是在这个节点不动的,后来改正320个100*100了还是这样,真是很着急,望各大侠救助啊!rn[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201412/26/1419565291_791420.png][/img]rn[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201412/26/1419565301_118372.png][/img]
adaboost训练
Adaboost<em>训练</em>到第八级时出现Train dataset for temp stage can not be filled. Branch training terminated.的<em>问题</em>,请问是怎么回事,该如何解决?
使用opencvadaboost训练自己的分类器
1 首先准备好正样本:(这里我们<em>训练</em>的头部分类器) 2 将正样本统一到固定尺寸 这里我使用python实现,python读取文件夹还没有用过,直接先手动操作: 打开命令行,进入正样本文件夹中,输入:dir /b >pos.txt这样就在正样本文件夹中生成了pos.txt,记录了所有的文件名: 直接在ue中打开,切换到16进制模式,选择替换,将0D 0A替换为2C 0D 0A 保
如何用OpenCV训练自己的AdaBoost分类器
利用AdaBoost<em>训练</em>分类器的过程比较繁琐,这篇文章总结了全部过程,很详细,看完就会
OpenCV:Adaboost训练时数据扩增
更准确的模型需要更多的数据,对于传统非神经网络机器学习方法,不同的特征需要有各自相符合的数据扩增方法。
adaboost训练 之 弱分类器训练原理
二叉决策树介绍二叉决策树由LeoBreiman和他的同事提出.他们称之为"分类和回归树(CART)".OpenCV实现的就是"分类回归树".简单地说,二叉决策树的每个结点表示对对象做判断的一个特征属性,将对象提供的属性值与该结点提供的属性值做对比,例如,判断一辆车是否是小汽车我们选择第一个结点为车子的轮子个数这个属性,如果有4个轮子表示有可能是的小汽车,如果没有则不可能是。这个结点的左右分支分别代表
adaboost训练之经验总结
利用<em>adaboost</em><em>训练</em>的分类器做了几个项目(当然在实际应用过程中,我对daaboost做了优化和改善), 以下纯为<em>训练</em>前要考虑注意的地方。 0、<em>训练</em>前,正样本尺寸的选择很重要。 1、<em>训练</em>时正样本的设置:越多越好,但是要考虑<em>训练</em>pc的内存。在<em>训练</em>前,正样本设置的通用公式为:posNum+numStages*[(1-minHitRate)*posNum +300~800]    A
关于Adaboost强分类器的训练
function [H w flag] = AdaBoost(A, T, T0, haar, r, m, w, flag) % <em>训练</em>强分类器 % A:样本积分图信息 % T:<em>训练</em>次数 % T0:中断<em>训练</em>时的次数 % haar: haar结构特征,包括(1,2), (2,1), (1,3), (3,1), (2,2) % r:人脸样本个数 % m:非人脸样本个数 % H:<em>训练</em>
adaboost 训练图像
<em>adaboost</em> 车辆<em>训练</em>图像车辆<em>训练</em>图像集
训练adaboost分类器
基于MIT人脸数据库<em>训练</em>的haar-like特征<em>adaboost</em>分类器,准确度略低,仅供学习参考。用到了OPENCV的haartraining。
使用Adaboost训练检测器
        做了一段时间的<em>adaboost</em><em>训练</em>一个可以检测张开的手掌的检测器,最后<em>训练</em>出来的效果不错,在保证较高的检测率的情况下还能保持几乎没有误检的情况出现,<em>adaboost</em>用在物体检测上的效果让我大吃一惊。<em>adaboost</em>的特点是误检测少,且速度快,因为在检测的时候采用滑窗法对窗口挨个进行一个二分类(是手掌或者不是手掌),但是大多数窗口无法通过前面几个stage的分类器就直接被判断为负样本...
Cascade Adaboost级联分类器的训练
 function Cascade_Exe(Dt, Ft, K, A, r, m) % 级联分类器的<em>训练</em> % Dt:级联分类器的检测率 % Ft:级联分类器的误识率 % K:级联分类器的级数 % A:样本积分图数据(人脸样本在前,非人脸样本在后) % r:人脸样本数量 % m:非人脸样本数量 Factor = 1; % 检测窗口放大因子(级联分类器<em>训练</em>时为1) d = Dt
adaboost训练 之 参数详解
利用<em>adaboost</em><em>训练</em>人脸分类器时,主要做几件事,准备正负样本,生成正样本pos.vec文件,生成负样本列表文件,<em>训练</em>等,具体可以看这几个博客: http://blog.csdn.net/u013355191/article/details/40381107,这里不赘述。记录下我在研究过程理解的,生成正样本程序CreateSamples.exe以及<em>训练</em>程序<em>opencv</em>_haartraining.
AdaBoost训练人脸分类器
大家来说说用AdaBoost<em>训练</em>人脸分类器吧!<em>训练</em>集的大小,<em>训练</em>花费的时间,以及<em>训练</em>的效果~大家一起分享<em>训练</em>的经验哈!rn先说说我的,<em>训练</em>集正样本4000,负样本8000,用了两天时间才<em>训练</em>到11层,心里特着急。
Adaboost训练和测试代码
<em>adaboost</em><em>训练</em>和测试的源代码,QT工程文件
haarTrain using adaboost in opencv
这是一个在<em>opencv</em>2.1中用<em>adaboost</em><em>训练</em>haar特征的例子。
AdaBoost算法原理及OpenCV实例
备注:OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中,最基本和首要的任务是对数据进行分类,解决这个<em>问题</em>的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的<em>训练</em>集,导出一个分类机制后,再使用这个分类机制判别一个新实例的属性,并且可以通过不间断的学习,持续丰富和优化该分类机制,使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类...
AdaBoost two-class(基于opencv)
整理的一个基于<em>opencv</em> Boost<em>训练</em>、识别的类,只能解决两类分类<em>问题</em>
OpenCV AdaBoost检测器xml文件
Eyes45x11.xml Mouth25x15.xml Nose25x15.xml
opencv svm训练问题
编写了个svm代码,但是运行到train那步就出错,求大神告知错误原因,非常感谢!rn#includern#includern#includernusing namespace std;rnusing namespace cv;rnusing namespace cv::ml;rnrnint r=10,last_x=0,last_y=0,drawing=0;rnMat asd(512, 512, CV_8UC1), clean_asd;rnvoid draw(int x, int y)rnrn circle(asd, Point(x, y), r, Scalar(0, 0, 0), -1, 8);rn asd.copyTo(clean_asd);rn imshow("手写板", clean_asd);rnrnvoid drawCursor(int x, int y)rnrn asd.copyTo(clean_asd);rn circle(clean_asd, Point(x, y), r, Scalar(0, 0, 0), -1, 8);rnrnvoid on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void* param)rnrn last_x = x;rn last_y = y;rn drawCursor(x, y);rn //Select mouse Eventrn if (event == CV_EVENT_LBUTTONDOWN)rn rn drawing = 1;rn draw(x, y);rn rn else if (event == CV_EVENT_LBUTTONUP)rn rn drawing = 0;rn rn else if (event == CV_EVENT_MOUSEMOVE && flags & CV_EVENT_FLAG_LBUTTON)rn rn if (drawing)rn draw(x, y);rn rnrnint xmax = 0, xmin = 0;rnvoid findx(Mat src)rnrn int i, j,k,a=0,minfind = 0;rn Mat dst = src.clone();rn threshold(dst, dst, 128, 255, THRESH_BINARY_INV);rn for (i = 0; i < dst.cols; i++)rn rn for (j = 0; j < dst.rows; j++)rn rn uchar* data = dst.ptr(j);rn a += data[i];rn rn if (a>1)rn rn xmax = i;rn if (!minfind)rn rn xmin = i;rn minfind = 1;rn rn rn a = 0;rn rnrnint ymax = 0, ymin = 0;rnvoid findy(Mat src)rnrn int i, j, a = 0, minfind = 0;rn Mat dst = src.clone();rn threshold(dst, dst, 128, 255, THRESH_BINARY_INV);rn for (i = 0; i < dst.rows; i++)rn rn uchar* data = dst.ptr(i);rn for (j = 0; j < dst.cols; j++)rn rn a += data[j];rn rn if (a>1)rn rn ymax = i;rn if (!minfind)rn rn ymin = i;rn minfind = 1;rn rn rn a = 0;rn rnrnint xrange, yrange;rnvoid findrect(Mat src)rnrn rn findx(src);rn findy(src);rn xrange = xmax - xmin;rn yrange = ymax - ymin;rnrnMat data[10];rnstring fname[] = "C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\0\\*.pbm", "C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\1\\*.pbm",rn"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\2\\*.pbm" ,"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\3\\*.pbm",rn"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\4\\*.pbm" ,"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\5\\*.pbm",rn"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\6\\*.pbm" ,"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\7\\*.pbm",rn"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\8\\*.pbm" ,"C:\\Users\\shinelon\\Desktop\\数字\\数字\\OCR\\9\\*.pbm" ;rnvoid read(void)rnrn vector files;rn int i,j;rn for (j = 0; j < 10; j++)rn rn glob(fname[j], files, false);rn for (i = 0; i < files.size(); i++)rn rn Mat test = imread(files[i]);rn data[j].push_back(test);rn rn rnrnvoid getTrainData(Mat *_train_data, Mat *_train_label)rnrn int i, j, k;rn vector files;rn _train_data->release();//清零rn _train_label->release();//清零rn for (j = 0; j < 10; j++)rn rn glob(fname[j], files, false);rn for (i = 0; i < files.size(); i++)rn rn Mat test = imread(files[i],0);//128*128rn _train_data->push_back(test.reshape(0, 1));//reshape第一个为通道数,0表示不变,第二个为行数,0表示不变rn rn rn int buf[11] = 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9;rn for (j = 0; j < 10; j++)rn rn for (i = 0; i < 100; i++)rn rn _train_label->push_back(buf[j]);rn rn rnrnMat dst(128, 128, CV_32SC1);rnvoid svm()rnrn Mat train_data, train_label;rn getTrainData(&train_data, &train_label); //获取样本<em>训练</em>数据rn train_data.convertTo(train_data, CV_32SC1);rn train_label.convertTo(train_label, CV_32SC1);rn Mat train_data2 = Mat::ones(1000, 3, CV_32SC1);rn // 设置<em>训练</em>数据rn Ptr tData = TrainData::create(train_data, ROW_SAMPLE, train_label);rn rn // 设置参数rn Ptr model = SVM::create();rn model->setType(SVM::C_SVC);rn model->setKernel(SVM::LINEAR);rnrn model->setC(1);rn rn model->train(tData);rnrnrnint main()rnrn Mat image(512, 512, CV_8UC1);rn namedWindow("手写板", WINDOW_AUTOSIZE);rn asd = Scalar::all(255);rn asd.copyTo(clean_asd);rn setMouseCallback("手写板",on_mouse,0);rn while (1)rn rn char c;rn imshow("手写板", clean_asd);rn c=waitKey(10);rn if(c==27)rn break;rn else if (c=='r')rn rn asd = Scalar::all(255);rn drawCursor(last_x, last_y);rn rn else if (c=='='||c=='+')rn rn r++;rn drawCursor(last_x, last_y);rn rn else if ((c=='-')&&(r>1))rn rn r--;rn drawCursor(last_x, last_y);rn rn else if (c == 'a')rn rn findrect(clean_asd);rn image = clean_asd( Range(ymin, ymin + yrange),Range(xmin, xmin + xrange));rn resize(image, dst, dst.size());rn dst = dst.reshape(0, 1);rn svm();rn namedWindow("asd", WINDOW_AUTOSIZE);rn imshow("asd", dst);rn rn rn return 0;rn
adaboost训练 之 弱分类器训练opencv源码详解 1
<em>adaboost</em><em>训练</em>弱分类器的原理见上一个博客::http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52681525 <em>opencv</em>中<em>adaboost</em><em>训练</em>弱分类器的主体代码是函数cvCreateCARTClassifier,这个函数通过大致逻辑是:1、通过调用<em>训练</em>结点函数cvCreateMTStumpClassifier来创建根结点 2、在要求弱分类器特征
adaboost训练 之 弱分类器训练opencv源码详解 2
接着上一个博客http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52688605在弱分类器<em>训练</em>的主体函数cvCreateCARTClassifier中我们看到主要是调用cvCreateMTStumpClassifier函数来<em>训练</em>得到弱分类器的结点,下面注释下这个函数/* * cvCreateMTStumpClassifier * * Multithre
opencv训练
介绍怎么用<em>opencv</em><em>训练</em>并且开发出识别的XML文件,实现人脸识别等。
Adaboost简介及训练误差分析
这份资料是我从网上下载的,主要分析了Adaboost的<em>训练</em>误差,分析得很详细,我想这才是Adaboost方法的核心。
adaboost训练的瀑布型级联分类器
有没有做<em>adaboost</em>算法检测的啊,<em>训练</em>出来的级联分类器中每一级的弱分类器是否是严格递增的啊?查程序查了一个星期了,还是没找出原因!哪位知道给个答案,thanks
adaboost算法Matlab代码及训练数据
<em>adaboost</em>算法Matlab代码及<em>训练</em>数据,非常实用
adaboost 人脸检测中分类器的训练
我想知道<em>adaboost</em>人脸检测中分类器<em>训练</em>中<em>训练</em>出来的分类性能较好的特征以什么形式存储的?计算矩形特征值之前,是不是图像的每一个像素点的值是它上面和左面的所有像素和?这像素和是是事先计算好的吗?这些具体实现过程我弄不明白,请高手指教一下。
mit Adaboost训练人脸库
MIT人脸库,用来<em>训练</em><em>adaboost</em>人脸和非人脸
adaboost训练的汽车分类器文件
选了2000多个汽车正样本和7000多个汽车负样本,提取harr特征,用<em>adaboost</em><em>训练</em>了一个星期得到的汽车分类器文件,检测率高达百分之九十五以上,信不信,试试就知道了!
AdaBoost简介及训练误差分析
详细介绍了Adaboost算法的流程并对其中的误差进行了深入的分析
Adaboost训练汽车零配件定位
1、正样本 ''' Created on 2017年10月5日@author: XT ''' import os.path import cv2 import numpy as npfile_dir = "F:\\objectmarker_AutoSparePart\\" classes = {"pos0"} i = 0 for index,name in enumerate(classes):
AdaBoost 人脸检测介绍(6) : 使用OpenCV自带的 AdaBoost程序训练并检测目标
如何创建用户自己的分类器,包括创建正负样本,使用OpenCV自带的AdaBoost程序<em>训练</em>样本,最后利用自己创建的分类器来进行人脸检测。
基于opencv中AdaBoost的人脸检测
基于<em>opencv</em>+vc6.0的人脸检测,算法是AdaBoost
opencv训练检测篮球的问题
小弟刚学习<em>opencv</em>,看到官网提供的那个检测人脸的例子感觉很有意思,于是自己在弄检测篮球这一块!rn然后按照网上的教程<em>训练</em>生成一个xml文件。第一次正负样本都只用了10个而已,检测效果很次,后来将正样本增大到200个,负样本增大到400个,篮球图片都是我从淘宝上搞下来的,自己用ps处理了一下,完蛋,现在啥都检测不出来了!rn所以我想问几个<em>问题</em>:rn1 我想问一下 -nstages 这个参数究竟有啥用?<em>训练</em>了多少层数有啥用?rn2 对于正样本图片的要求有多高呢?因为我图片从淘宝上弄的,发现基本上没有几个变化,不知道这里是否有<em>问题</em>呢?rn3 是否有什么办法能够批量得到样本数目呢?
使用opencv训练问题及解决办法
在Windows下安装好<em>opencv</em>2.4.9之后,在"xxx/build/x64/vc10/bin"下有<em>训练</em>中要用到的可执行程序<em>opencv</em>_xxxx.exe等四个可执行程序。注意,由于本人为win7 64bits系统,安装了VS2010,故使用该目录下的可执行程序。     当使用自带程序进行人脸检测<em>训练</em>时,遇到一些<em>问题</em>,整理如下: 1.<em>训练</em>中途,程序突然终止,提示"OpenCV Erro
opencv 的haar特征的adaboo训练
我想请问一下,用<em>opencv</em>的haartraining.exe<em>训练</em>过文件以后,下面会生成很多<em>训练</em>等级文件夹,每个文件夹下面都有一个txt文件,请问一下我如何生成一个.xml文件啊,看网上介绍说用convert_cascade.exe这个文件,我用了这个编译文件,但是没有生成啊.xml啊,还有下面不是有很多文件夹吗,如何将这么多文件夹下的txt生成一个.xml啊,
opencv训练图像
<em>opencv</em><em>训练</em>自己的xml文件时,所需图像资源,包含正负样本图像。
opencv haartraining训练
在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位,这里介绍下这两天我学习的如何用<em>opencv</em><em>训练</em>自己的分类器。在这两天的学习里,我遇到了不少<em>问题</em>,不过我遇到了几个好心的大侠帮我解决了不少<em>问题</em>,特别是无忌,在这里我再次感谢他的帮助。
opencv bow训练出错
我有12000幅图像,其中10800张用来做<em>训练</em>,用<em>opencv</em>的bow类计算出100个聚类中心。rn但是到Mat dictionary = bowTrain.cluster();时提示出错:rn[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201309/11/1378884345_428949.png][/img]rn由于<em>opencv</em>的源码我暂时不会跟进去调试,所以不知道错在哪里了,有做过的人希望帮我看看是怎么回事。谢谢啦!rnint main()rnrnconst int pairNum = 6000;rnconst int trainPairNum = 5400;rnconst int testPairNum = 600;rnifstream inImg("pairs.txt",ios::in);rnvectorimg;rnstring path;rnMat temImg;rnsize_t i,j,k;rnfor (i=0;ikey;rnMat descriptor;rnPtr detector = FeatureDetector::create("ORB");rndetector->detect(img[i] , key);rnrnPtr extrator = DescriptorExtractor::create("ORB");rnextrator->compute(img[i], key, descriptor);rnrnbowTrain.add( descriptor );rnrn//diffpairrnfor (i=6000; ikey;rnMat descriptor;rnPtr detector = FeatureDetector::create("ORB");rndetector->detect(img[i] , key);rnrnPtr extrator = DescriptorExtractor::create("ORB");rnextrator->compute(img[i], key, descriptor);rnrnbowTrain.add( descriptor );rnrnrnMat dictionary = bowTrain.cluster();rnrnrnrn
opencv脸部识别训练结果
<em>opencv</em>脸部识别<em>训练</em>结果。使用时将相应的xml文件读入就可以了。但是识别效果感觉比较差,只有整个头都在图中才有比较好的识别效果
opencv 训练 xml文件 haar
通过LBP<em>训练</em>15小时出来的xml文件,用70000个人脸素材和10000个反面素材<em>训练</em>出来的,供大家学习使用准确率很高
OpenCV训练自己的分类器
利用<em>opencv</em><em>训练</em>自己的分类器,可以<em>训练</em>人脸的,行人的等
opencv训练舌头分类器
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准&gt;&gt;&gt; ...
用OpenCV训练级联分类器
<em>opencv</em><em>训练</em>级联分类器
opencv haar 训练总结
1、创建正样本: <em>opencv</em>_createsamples -info info.txt -vec samples.vec -w 20 -h 20 这里的-info 可以用txt文件,储存着每一个正样本的信息,info.txt的格式例子如下: /Users/tyson/Desktop/robomaster/haar_training/rawdata/1.bmp 1 102 37 252 340
opencv训练xml的过程
废话不多说,此文章适合会一点点cmd的人及以上,只讲解一些本人的重要步骤和遇到的<em>问题</em>,做过一次后发现很简单 第一步:从网上下载正样本,负样本,我使用了python 脚本到百度图片下载了正样本500来张,负样本1200来张。 按照网上的过程把正样本放在pos文件夹下,负样本放在neg文件夹下 第二步:在windows下使用dir /b pos pos\pos.txt 生成pos.txt文件,使...
opencv训练自己的分类器
注意点1.建立正负样本的时候,负样本需要一起归一化,灰度处理而且负样本是正样本1.2到1.5倍比较好,这里自己写了一个 点2.正负样本的描述文件,先将正样本放在一个文件夹内通过命令提示符cd进正样本的文件夹内 dir/b>positive.txt positive。txt是生成的文件,然后修改。txt文件删除最后一行,并且将最后一个单词例如。jpg全部替换成1 0 0 20 20 (文件数,起始
opencv 的knn的训练数据
这是<em>opencv</em>附属程序的<em>训练</em>数据
boost训练_opencv
详细介绍了<em>opencv</em>中关于boost<em>训练</em>的源码,这里是基于决策树进行的
opencv人脸识别训练
一开始我运用人脸库<em>训练</em>出一个xml文件,后来新增人脸时候需要将新人继续拿来<em>训练</em>,需要将<em>训练</em>的特征信息加在原来xml文件里面。如果程序不关闭是可以将新人特征信息加到xml文件里的。比如,原来的xml文件为face.xml;现在采集了一些人脸,需要将这些人脸的特征信息提取加入到face.cml;然后下次load这个face.xml进行人脸识别。现在就是怎么将这些人脸加入原来的xml文件呢? 这个是全
《OpenCV训练级联分类器》
我是个初学者,我只想把我所学到经验分享一下,不好勿喷。 一.寻找传说中的<em>opencv</em>_traincascade.exe和<em>opencv</em>_createsamples.exe <em>opencv</em>里自带了<em>opencv</em>_traincascade.exe,<em>opencv</em>_createsamples.exe这两个东东,找出来新建一个文件夹,把这两二货放进去。解释一下:<em>opencv</em>_createsamples.exe...
opencv 训练自己的分类器
1、<em>opencv</em> 3.1.0 和 3.2.0 已经没有了convert_cascade.c 文件,打开 ..\<em>opencv</em>-3.1.0\sources\samples\ 和 ..\<em>opencv</em>-2.4.10\sources\samples\  ,如下图 所以嘞,从旧版本的<em>opencv</em>导出这个文件,来生成conver_cascade.exe 文件。 2、conver_cascade.exe
opencv二维码训练
二维码<em>训练</em>,完整的流程,不会的可以咨询我
opencv训练人脸
级联分类器 ​ 执行<em>训练</em>的时候会输出一系列的参数,其中可以看到:【stageType: BOOST】。boosting算法涉及到弱分类器和强分类器的概念。弱分类器分类正确率较低,但是较容易获得,强分类器分类正确率较高,但是较难获得。只要样本充足,弱学习可以通过一定的组合获得任意精度的强学习。级联分类器就是 N个弱分类器 以级联的方式,从简单到复杂逐步串联而成。 ​ 可以用决策树来构建一个简单的弱分...
opencv图像识别训练实例
我一度以为图像<em>训练</em>会很难,觉得很高深,直到我亲自做了一个图像的<em>训练</em>才认识到如果仅仅是单纯地学习和使用,真的很简单。 本文按照如下顺序来进行详细解释如何进行图像识别<em>训练</em>过程: 制作图像 图像数据 图像<em>训练</em> 图像识别实例 选取图像集 我这里下载了12张杨幂的照片作为数据集来提取脸部照片ROI。 #include &amp;lt;QApplication&amp;gt; #include &quot;openc...
opencv人脸识别训练py
<em>opencv</em>人脸识别<em>训练</em>py文件,包含人脸<em>训练</em>以及保存模型的代码
Adaboost训练轴叉缺陷检测
Adaboost<em>训练</em>轴叉缺陷检测 https://blog.csdn.net/u011463646/article/details/78303711 使用Adaboost<em>训练</em>轴叉定位步骤: 1.准备<em>训练</em>样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.<em>训练</em>样本 4.目标识别
一种新的改进AdaBoost弱分类器训练算法
一种新的改进AdaBoost弱分类器<em>训练</em>算法
基于单层决策树的 AdaBoost的训练及测试过程
1、整个实现的伪代码python: 对每次迭代: 利用buildstump()函数(上一篇提到过)找到最佳的单层决策树; 计算alpha(利用该决策树的错误率进行计算); 计算新的每个样本的权重D(使用alpha进行计算,第一次分对的样本,权重减小反之,权重增大) 给最佳单侧决策树的预测结果添加alpha权重(弱分类器(这里指最佳的单侧决策树)的错误率越小,赋予该分 类器的权重值a
Adaboost算法分类器级联结构、训练
Adaboost算法分类器级联结构
利用Opencv实现adaboost(cascade)训练及检测
        写在前面的话:这篇文章主要是总结一下使用方法,至于数学原理的话,大家请在网上找自己能看得懂的资料学习一下吧。至于<em>adaboost</em>和cascade是什么意思,或者你想搞清楚他们之间的联系与区别,网上也有很多资料可以查找,本文不再赘叙。那么你阅读本文之前所要知道的就是:<em>adaboost</em>是用很多不太好的分类器组合成一个好一些的联级分类器,cascade是也是出于同样的思想一个联级分类器单...
利用adaboost训练目标进行目标检测
此代码主要利用Adaboost算法进行目标检测,可有效识别物体且方法简单易掌握。
使用Adaboost训练车牌定位——(2)
简介在上一篇文章中,我介绍了《使用Adaboost<em>训练</em>车牌定位》的前两个步骤: 1.准备<em>训练</em>样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.<em>训练</em>样本 4.目标识别================= 今天第3步:基于haar特征的<em>adaboost</em>级联分类器的<em>训练</em>。若将本步骤看做一个系统,则输入为正样本的描述文件(.vec)以及负样本的说明文件(.dat);输出为分类器配置参数文件(.
使用Adaboost训练车牌定位——(1)
简介本系列文章旨在学习如何在<em>opencv</em>中基于Adaboost+haar-like特征<em>训练</em>自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。 haar是一种特征,<em>adaboost</em>是一种重采样技术,一般称之为<em>adaboost</em>分类器;没有haar分类器一说;另外,<em>opencv</em>自带的人脸检测.xml就是用haar+<em>adaboost</em><em>训练</em>的; 该过程大致可以分为一下几个大步骤:1.准备<em>训练</em>样本图片,包括正例及反例
Haar+cascade AdaBoost分类器学习训练总结
Haar+cascade AdaBoost分类器学习<em>训练</em>总结
[模式识别] [讲义] 集成学习-Adaboost训练算法
使用Adaboost训练车牌定位——(3)
简介1.准备<em>训练</em>样本图片,包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.<em>训练</em>样本4.目标识别生成了xml接下来,开始识别了!!! 目标识别,也即利用前面<em>训练</em>出来的分类器文件(.xml文件)对图片中的物体进行识别,并在图中框出在该物体。由于逻辑比较简单,这里直接上代码:// ConsoleApplication2.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 //#include "stdafx.h" #i
OpenCV:OpenCV目标检测Boost方法单独训练
        在古老的CNN方法出现以后,并不能适用于图像中目标检测。20世纪60年代,Hubel和Wiesel( 百度百科 )在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性,继而提出了卷积神经网络(Convolutional Neural Networks-简称CNN)。         参考:DNN的演进结构——CNN      ...
Opencv中Adaboost的具体实现及使用资料总结
1.<em>opencv</em>级联分类器<em>训练</em> <em>opencv</em>官方指南 <em>opencv</em>级联分类器<em>训练</em>Tips: 1.<em>opencv</em>_createsamples可以根据需要通过图像处理生成更多正样本。 2.在利用<em>opencv</em>_traincascade进行<em>训练</em>时可适当提高precalcIdxBufSize和precalcValBufSize缓存大小,缓存越大,<em>训练</em>时间越短。 3.weightTrimRate:Spe
MATLAB调用OpenCV中的AdaBoost实现人脸检测
本程序在MATLAB中调用OpenCV的AdaBoost检测器实现了人脸检测,还可用来学习在MATLAB中调用C代码的方法,研究人脸识别和希望熟悉MATLAB调用C/C++代码的同志们不妨试一试。
MATLAB调用OpenCV中的AdaBoost实现目标检测
程序是在MATLAB中调用OpenCV的AdaBoost实现目标检测,附带win32 dll项目源代码,调用dll的参数可以自己修改,还有人脸分类器haarcascade_frontalface_alt2.xml和指骨分类器bone.xml,可以运行测试。
移植OpenCV AdaBoost人脸检测算法到DM6467
移植OpenCV的AdaBoost人脸检测算法到DaVinci平台(DM6467开发板),大致讲了移植过程中需要修改的代码以及一些注意事项。
haartraining+objectmarker,opencv,Adaboost级联分类器训练工具包
haartraining+objectmarker,<em>opencv</em>,Adaboost级联分类器<em>训练</em>工具包,里面包含所有用来<em>训练</em><em>opencv</em>里基于haar特征的<em>adaboost</em>级联分类器的工具,可以用来<em>训练</em>人脸检测,车辆检测等对象检测的级联分类器
基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测.pdf
基于OpenCV和Adaboost算法的人脸检测
Adaboost人头部检测 opencv vc
Adaboost人头部检测<em>opencv</em>和vc代码实现,已经测试过,可以使用!
opencv one-class SVM 训练和预测问题
我编写了一个单类支持向量机的测试代码,但是无法预测(源码如下),求大神指点一下,非常感谢!rn[code=c][code=c]rn#includern#includern#includern#include rn#include rn#include rn#include rn#include rn#include "<em>opencv</em>2/objdetect/objdetect.hpp"rn#include rn#include rnrnusing namespace cv;rnusing namespace std;rnrn#define WIDTH 100rn#define HEIGHT 120rnfloat featureVec[400];rnint totalSampleCount = 4000;rnint featureNum = 0;rnrnint main()rnrn //int totalSampleCount = 1000;rn CvMat *sampleFeatureMat = cvCreateMat(totalSampleCount,3, CV_32FC1); //<em>训练</em>样本total个rn cvSetZero(sampleFeatureMat);rn //CvMat *sampleLabelMat = cvCreateMat(totalSampleCount, 1, CV_32FC1); //样本标签rn //CvMat sampleLabelMat;rn //cvSetZero(&sampleLabelMat);rn float res[totalSampleCount];rn for(int i = 0; i < totalSampleCount; i++)rn res[i] = 1;rn cout<<< HEIGHT; i++)rn for(int j = 0; j < WIDTH; j++)rn for(int k = 0; k < 3; k++)rn cvmSet(SVMtestMat, 0, k, *iter);rn // cout<<<<<
关于opencv训练时出现的问题。上图
代码为:<em>opencv</em>_traincascade.exe -data data -vec pos\pos.vec -bg neg\neg.dat -numPos 400 -numNeg 880 -numStages 15 -w 20 -h 20 -minHitRate 0.9999 -maxFalseAlarmRate 0.5 -mode ALL -precalcValBufSize 256 -precalcIdxBufSize 256rnpausern查了下,据说是相对路径的<em>问题</em>,但是处理了很久,都没有解决!只能在这里求教大神了
Adaboost
输入:nnThere are no more than 10 test cases nFor each case, the first line contains four integers C , N , M,S ( 1< S) .They are the coordinates of the left-top and the right-bottom points of the rectangle . (y is row ,x is column)nThen there are M lines. Each lines has S*S integers. All integers from 0 to 255.nThe ith Image is face when i is between 1 and M/2 , notface otherwise. nThen there are C lines. Each line has M integers. The ith integer is qi indicating to weight of ith image.( 1< S) .They are the coordinates of the left-top and the right-bottom points of the rectangle . (y is row ,x is column)nThen there are M lines. Each lines has S*S integers. All integers from 0 to 255.nThe ith Image is face when i is between 1 and M/2 , notface otherwise. nThen there are C lines. Each line has M integers. The ith integer is qi indicating to weight of ith image.( 1<= 2000000 )n样例输入:nn1 1 4 1n0 0 0 0n1 n4n2n3n1 1 1 1 nn1 1 4 1n0 0 0 0n1 n2 n3 n4n1 1 1 1n样例输出:nnCase #1:n1nCase #2:n0
adaboost
比较好的<em>adaboost</em>算法,不看亏大了
Adaboost Tutorial(Adaboost教程)
Adaboost的教程 PPT格式,由Google得到
OpenCV——Cascade,训练自己的数据
首先,在任意地方新建traning文件夹,拷贝D:\Program Files\<em>opencv</em>\<em>opencv</em>\build\x86\vc10\bin中<em>opencv</em>_createsamples.exe和<em>opencv</em>_traincascade.exe到training中。 1 构建正负样本 在training目录下新建pos和neg文件夹 将归一化之后的样本放入文件中,pos(正样本 ) neg...
使用opencv训练模型出错
最近在学习使用<em>opencv</em><em>训练</em>模型,一直出错!出错信息是正负样本数量相同!对正负样本的概念始终搞不清楚!正样本是指我要进行<em>训练</em>的图片,那负样本呢?我随便找的图片只要是大小、格式相同都可以作为负样本嘛?对正负样本的数量、格式及尺寸大小有什么要求?采用正负样本<em>训练</em>模型的好处?
opencv,svm,训练,分类源码
<em>opencv</em>,svm,<em>训练</em>,分类源码。
opencv SVM训练检测车牌
大多数车牌都能够实现鉴别,具体代码可见http://blog.csdn.net/weixin_41069709/article/details/79293266
opencv训练SVM进行行人检测
<em>opencv</em><em>训练</em>SVM进行行人检测
利用openCV进行人脸训练
该材料包含人脸数据库中的人脸与非人脸,利用openCV<em>训练</em>人脸的过程,通过调用openCV提供的工具进行人脸<em>训练</em>,可直接运行生成pos.vec与xml文件。
检测OpenCV训练的分类器性能
利用这个,可以通过自己<em>训练</em>的分类器检测到图片中的特征,专门写的一种通用项目,为 MFC源码,有兴趣的可以下载,有个小BUG,但无大碍 详情见文章 http://blog.csdn.net/mkr127/article/details/8930381
OpenCv训练降低CPU占用率
OpenCv使用cpu<em>训练</em>数据时候,cpu占用率会达到100%,这样的效率很快,但是会升高温度缩短cpu使用时间,影响其他程序运行。 打开任务管理器 减少节点,当然你也可以用GPU<em>训练</em>。
opencv的traincascade训练检测器
#1,准备正负样本 正样本:可以一张图片上多个sample,也可以一张图片单独成一个sample,准备多个sample。生成描述文件如下所示: 负样本:只要不含正样本,任意图片都可以作为负样本,但是最好是正样本中的背景作为负样本,同样生成如下描述性文件: 注意:正负样本比例一般为1:3,负样本只需要名称,正样本还要个数和位置参数。         正样本要归一化为统一大小。  
使用opencv里的opencv_traincascade训练
使用<em>opencv</em>里的<em>opencv</em>_traincascade<em>训练</em>后结果是这样的rn[img=https://img-bbs.csdn.net/upload/201610/30/1477829094_502241.png][/img]rn其中的HR和FA分别代表什么意思呢?
OpenCV中训练CascadeClassifier(级联分类器)
参考: Cascade Classifier Training [OpenCV3]级联分类器<em>训练</em>——traincascade快速使用详解 级联分类器介绍 文章总概:Cascade分类器全程级联增强弱分类器(boosted cascade of weak classifiers),而使用此分类器主要包括两方面------<em>训练</em>&amp;amp;amp;定位。而麻烦的在于<em>训练</em>,如何<em>训练</em>,正是这篇文章将要介绍的...
opencv SVM训练与mysql查询
1:编译SVMMakefile中时要加入-l<em>opencv</em>_ml库文件,否则会发生undefined reference的错误 譬如 CvSVM()、~CvSVM()等 2:C语言下 mysql query 语句中使用变量代表的值 char sql_insert[200]; sprintf(sql_insert, "INSERT INTO table values('%s','%d');"
opencv 物品 人脸识别 训练文件
<em>opencv</em> 物品 人脸识别 <em>训练</em>文件 <em>opencv</em> 物品 人脸识别 <em>训练</em>文件 <em>opencv</em> 物品 人脸识别 <em>训练</em>文件 haar lbp
opencv 人脸识别 二 训练和识别
<em>opencv</em> 人脸识别 二 <em>训练</em>和识别
opencv训练过程中遇到的小问题
1.首先是正负样本的选取,虽然找了一个数据集,正样本用qq截图获取,负样本用ps切图。切图保存路劲下不能有中文...而且保存之后格式为gif的,需要用格式工厂转为bmp,单纯修改后缀是没有用的。 2.跟着百度一布一步来的,但是想当然给负样本也标记了位置信息,其实是不需要的...导致后来<em>训练</em>失败。链接为:http://jingyan.baidu.com/article/4dc40848f50689
Mappy地图编辑器汉化(版附带使用说明)下载
Mappy地图编辑器是,网址为http://www.tilemap.co.uk/mappy.php 。应该说这是最出名的一款地图编辑器了,功能强大,可以编辑2d和3d地图(当然3d地图必须遵守贴瓷砖的原则)。现在Mappy已经出现了商业版本,你如果需要一个强悍的工具,或许Mappy正是你所需的。 Mappy保存的地图格式是以FMP为扩展名的,你可能现在有点担心,我应该如何在游戏中使用这个格式的已经有人给你写出来了地图呢?不要担心,关于如何在各种游戏平台上导入和显示的程序,。你现在需要做的就是将这些代码加入到你的程序。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/baggiolegend/2570052?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/baggiolegend/2570052?utm_source=bbsseo[/url]
VC++6.数据库编码大全0下载
此文档为数据库开发使用,学习者们可以认真学习,在里面也有一些ODBC数据源的知识 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/huwei1991/4317435?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/huwei1991/4317435?utm_source=bbsseo[/url]
diffmerge文本文件夹对比工具 64位系统/32系统均可用下载
特点:1)免费;2)不需要安装;3)文件比较;4)支持3方文件比较和merge; 5)windows shell集成;6)跨平台; 1)初始界面简洁 2)folder比较 3)2个文件比较和merge 4)3个文件比较和merge 和 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/zhoushe_neusoft_com/4507060?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/zhoushe_neusoft_com/4507060?utm_source=bbsseo[/url]
相关热词 c# 线程结束时执行 c# kb mb 图片 c# 替换第几位字符 c#项目决定成败 c# 与matlab c# xml缩进 c#传感器基础 c#操作wps c# md5使用方法 c# 引用父窗口的组件
我们是很有底线的