opencv级联分类器,交叉编译opencv

opencv级联分类器,交叉编译opencv

OpenCV中的Haar特征级联分类器就是这样的方法。它位于app目录下。该目录下有两个实现。一个是haar训练的旧实现，仅支持Haar特征。 另一个是新的traincascade，支持更多功能（LBP、HOG）和提升点。首先，您需要找到计算机中open_createsample.exe和opencv_traincascade.exe这两个程序的位置。例如我的在C:\Users\lowkeybin\Anaconda3\pkgs\opencv-3.3.1-py36h20b85fd_1\Library\bi

ˇ﹏ˇ 1.训练前准备：编译opencv_createsamples.exe和opencv_traincascade.exe程序2.级联分类器的训练3.级联分类器的应用===1.训练准备开始训练级联分类器使用方法很简单，加载一个文件即可，也可以进行训练。具体训练方法请参考其他。这里展示的是使用正面检测。使用训练文件haarcascade_frontalface_alt.xml。注意不要单独复制此文件。

opencv_traincascaded级联分类器LBPP原理在OpenCV中，级联分类器是一种用于目标检测的算法，而LBP（LocalBinaryPattern）是一种描述图像图像局部纹理特征的算子。 在级联分类器中，本文应继续以车辆识别为目标，不断改进方法，提高车辆识别的准确率。核心内容包括：OpenCV级联分类器概念、创建自己的级联分类器及应用级联分类器识别交通流1.目的

Opencv的级联分类器是一个比较好用的工具，在正样本较小的情况下可以取得很好的效果。 他的原理是基于adaboost的。理解他的原理非常非常重要。这与模型参数级联分类器有关¶目标¶在本教程中你将学习：使用CascadeClassifier类来检测视频流中的对象。特别是，我们将使用函数：load来加载.xml分类器文件。它可以对Haar特征或LBP特征进行分类

opencv_traincascade-datadata-vecpos.vec-bgneg.txt-numPos100-numNeg300-numStages10-featureTypeLBP-w128-h72-minHitRate0.995-maxFalseAlarmRate0.3训练3开始训练opencvcascade分类器3.1生成正样本文件pos.txt3.1.1处理label.txt,3.1.2生成临时pos.txt,pos_tmp.txt3.1.3合并pos_tmp.txt和label.txt,getpos.txt3.1.4手动转换pos.t