opencv行人检测分类器的正负样本

2016-05-08 05:22:41 585 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›
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Hog+svm行人检测 （1）第一个工程是用来训练分类器和检测正样本检测率的 // PeopleDetectHog.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 // #include "stdafx.h" #include #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "stdafx.h" #include 阅读详情
有哪位大侠有opencv行人检测分类器的正负样本？偶在网上找不到可用的合适的样本。若有的话，能发我一份吗，感激不尽
...全文
opencv_traincascade的参数解释——（LBP+cascade）行人检测 源码：.\opencv\sources\apps\traincascade\traincascade.cpp 运行命令： ./opencv_traincascade -data  E:\xml  -vec  pos_sample_data.vec -bg neg_data.txt -numNeg 1111 -numPos 1400 -numStages 15 -precalcValBufSi 阅读详情

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在2005年CVPR上，来自法国的研究人员Navneet Dalal 和Bill Triggs提出利用Hog进行特征提取，利用线性SVM作为分类器，从而实现行人检测。而这两位也通过大量的测试发现，HOG +SVM是速度和效果综合平衡性能较好的一种行人检测方法。后来，虽然很多研究人员也提出了很多改进的行人检测算法，但基本都以该算法为基础框架。因此，HOG+SVM也成为一个里程表式的算法被写入到OpenCV中。在OpenCV2.0之后的版本，都有HOG特征描述算子的API，而至于SVM，早在OpenCV1.0版本就已经集成进去

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opencv中haar+Adaboost已经训练好的分类器。有双目、身体等等，出自专家之手，必属精品，CV 1.0版本的有需要就下吧。

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