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opencv分类器人脸检测训练
怎么
训练opencv
3.0中的haar
人脸检测
器xml
答:
利用
OpenCV
自带的haar training程序
训练
一个
分类器
,需要经过以下几个步骤:(1)收集训练样本:训练样本包括正样本和负样本。正样本,通俗点说,就是图片中只有你需要的目标。而负样本的图片只要其中不含有目标就可以了。但需要说明的是,负样本也并非随便选取的。例如,你需要
检测
的目标是汽车,那么正样本...
如何用
OpenCV训练
自己的
分类器
答:
1、 样本的创建 2、
训练分类器
3、 利用训练好的分类器进行目标
检测
。二、样本创建 训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本(例如
人脸
或汽车等),反例样本指其它任意图片,所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如,20x20)。负样本 负样本可以来自于任意的图片,但这些...
怎么用
opencv
自带的
分类器
进行
人脸
识别
答:
//
opencv
装好后haarcascade_frontalface_alt2.xml的路径,//也可以把这个文件拷到你的工程文件夹下然后不用写路径名cascade_name= "haarcascade_frontalface_alt2.xml";//或者cascade_name ="C:\\Program Files\\
OpenCV
\\data\\haarcascades\\haarcascade_frontalface_alt2.xml"input_name = argc > 1...
如何使用
OpenCV
中的AdBoost算法
训练分类器
答:
Paul Viola和Michael Jones于2001年将Adaboost算法应用于
人脸检测
中,其基本思想是针对不同的
训练
集训练同一个
分类器
(弱分类器),然后把这些不同训练集上的得到的分类器联合起来,构成一个最终的强分类器。Adaboost 算法中不同的训练集是通过调整每个样本对应的权重来实现的。开始时,每个样本对应的权重...
opencv
怎样判断一副图片上是否有
人脸
答:
CvSeq* faces = cvHaarDetectObjects( small_img, cascade, storage,1.1, 2, 0,cvSize(100, 60) /*级联
分类器训练
中采用的检测目标的尺寸*/);//
检测人脸
返回矩形人脸 /*使用针对某目标物体训练的级联分类器在图像中找到包含目标物体的矩形区域,并且将这些区域作为一序列的矩形框返回。函数以不同...
opencv
的
人脸
识别基于什么特征
答:
也不需要人工的对人脸特征进行分析或是抽取模板,而是通过使用特定的方法(如主成分分析方法(PCA)、支持向量机(SVM)、神经网络方法(ANN)等)对大量的人脸和非人脸样本组成的
训练
集(一般为了保证训练得到的
检测器
精度,非人脸样本集的容量要为人脸样本集的两倍以上)进行学习,再将学习而成的模板或者说
分类器
用于
人脸检测
...
opencv
进阶1
答:
Haar特征一般和Adaboost
分类器
结合在一起进行目标识别!这里需要运动机器学习的知识! 不过值得庆幸的是
Opencv
已经为我们
训练
好了数据,并且已经提取出了
人脸
的特征,在
opencv
的源码中有相应的xml特征文件. 并且我们只需要调用opencv提供好的API即可快速完成人脸识别的功能!核心api为:实现步骤:HSV(Hue, Saturation...
opencv人脸
识别
答:
include <stdlib.h> include <string.h> include <assert.h> include <math.h> include <float.h> include <limits.h> include include <ctype.h> ifdef _EiC define WIN32 endif static CvMemStorage* storage = 0;static CvHaarClassifierCascade* cascade = 0;void detect_and_draw( Ipl...
(四十八)Haar级联
检测器
答:
OpenCV
提供了预
训练
的级联模型,如CascadeClassifier,用户只需调整参数,如特征类型、大小和弱
分类器
数量,即可在保证精度的同时优化速度。实战应用 在实际应用中,OpenCV的Haar级联
检测器
被用于实时的面部检测,包括对输入图像进行镜像处理、灰度转换和对比度增强。加载预训练数据后,程序能够检测并标记出
人脸
,...
模拟
器人脸
识别怎么弄?
答:
要实现人脸识别的模拟器,需要以下步骤:1. 数据收集:收集用于
训练
和测试的人脸图像数据。可以使用公开的人脸数据集,如LFW、CelebA等,或者自己采集一些人脸图像。2. 数据预处理:对收集到的人脸图像进行预处理,包括调整图像尺寸、灰度化、
人脸检测
和对齐等操作。这些操作可以使用图像处理库(如
OpenCV
)来...
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