opencv训练特征脸

本ζ可以シ 2019-05-16 08:56:54

出现OpenCV Error:One of arguments values is out of range(Bad new number of rows)in cv::Mat::reshape错误

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二月十六 2019-05-17

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基于OpenCV读取摄像头的人脸检测和识别，人脸检测使用别人训练好的数据进行检测，程序可以选择特征脸、fisherface或LBP方法来实现人脸识别。

该训练图片共有四种，很适合做SVM图像分类的训练和测试，图像分类的代码可以自己写，也可以用我的工程文件，关于图像分类知识点和代码可以参考我的博客http://blog.csdn.net/always2015/article/details/47107129

基于OpenCV新版本3.1.0详细讲述了HAAR与LBP级联分类器的基本原理与使用技巧，通过视频中人脸实时检测与眼睛跟踪例子演示了级联分类器在项目中的运用。通过OpenCV自带的训练工具实现样本数据训练生成自己的级联分类器文件，使用它实现自定义对象检测。

OpenCV ANN 神经网络数字识别 http://blog.csdn.net/zwhlxl/article/details/46605507 交叉训练，特征维度65,网络层数10 正确率1.000000 交叉训练，特征维度65,网络层数20 正确率1.000000 交叉训练，特征维度65,网络层数30 正确率1.000000 交叉训练，特征维度65,网络层数40 正确率0.990000

自己训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。

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