HAAR/LBP级联分类器训练-03

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2023-01-12 22:57:11

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HAAR/LBP级联分类器训练-03	基本流程步骤详解参数详解工具使用常见错误

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在提供的压缩包中，“Haar+LBP级联分类器”很可能包含了预先训练好的Haar和LBP特征级联分类器模型文件，通常以`.xml`格式保存。这些模型可以直接应用于OpenCV的`cv2.CascadeClassifier()`函数，进行物体检测，如人脸...

压缩包中的“Haar+LBP级联分类器”可能包含预先训练好的Haar和LBP特征级联分类器模型文件，以.xml格式保存。这些模型可直接用于OpenCV的cv2.CascadeClassifier()函数，进行物体检测，像人脸识别、行人检测等自定义...

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...

LBP训练需要的样本数量要比HAAR大同样的样本空间，HAAR训练出来的数据检测结果要比LBP准确扩大LBP的样本数据，训练结果可以跟HAAR一样 LBP的速度一般可以比HAAR快几倍 #include #include using namespace std; ...

②级联分类器原理AdaBoost Viola和Jones,2001在CVPR提出; 一种实时对象(人脸)检测框架; 训练速度非常慢,检测速度非常快; 5000个正向人脸样本与300万个非人脸负样本数据。级联分类器:多个强分类器组合弱分类器:weak...

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