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1.随机森林原理介绍随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And Regression Tree)构成的。对于每棵树..
下面片段是生成用于在积分图中的矩形块的坐标,Feature类中存的是在积分图矩阵中的初始偏移量,矩形的左上角坐标和宽高,以及是否旋转。不同类型的Haar特征已经在代码中体现的很明确了,故不赘述。[cpp] view plain copy..
学习OpenCV初期入门最大的问题是资料太杂,不同版本之间还有很大差异,很多书籍、资料都是较老的OpenCV 1.0的版本,模块划分数据结构在使用上均有很多不同,而在网络上的资料中,虽然资料很多,杂七杂八看起来也很乱,经过一段时间段的积累,找到了..
OpenCV 之 HaarTraining 算法剖析 1.引言 通过前段时间阅读 OpenCV 的 HaarTraining 代码,基本掌握了 HaarTraining 算法。现将 其中的算法作一梳理,同时对 HaarTraining 的使用方法做一简要说明。 HaarTraining 算法总体上以 Friedman, J..
昨天看了一天的opencv训练分类器的资料,想自己试试。经过昨天一天的折腾终于成功的训练出了自己的分类器,虽然效果不好,但是是个好的开端。在整个过程中我遇到了很多问题,在这里和大家分享一下,希望对你有帮助。 1.正样本的创建..
本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库,进行以下步骤: 进行人脸检测,将检测出的人脸存入数据库2对数据库2进行人脸建模在测试集上进行recognition
前一篇文章分析了Haar特征,包括Haar特征生成、特征值计算和含义。这一篇则主要分析一下2个内容: 缩进1. OpenCV中的Adaboost级联分类器的结构,包括强分类器和弱分类器的形式; 缩进2. OpenCV自带的XML分类器中各项参数的含义,如internalNodes和..
最近由于工作原因,需要研究OpenCV中的Adaboost级联分类器。我阅读了OpenCV中所有相关得代码,包括检测和训练部分,发现目前OpenCV中的Adaboost级联分类器代码有以下2个特点: 1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viola论文中的原始算法差异很大。最新..
个人接触机器视觉的时间不长,对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解,不知道对不对,如有错误,请各位大牛不吝指点。 目标的检测大体框架:目标检测分为以下几个步骤:1、训练分类器所需训练样本的创建: 训练..
转载:http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109最早的Haar特征由Papageorgiou C.等提出(《A general framework for object detection》),后来Paul Viola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法(《Rapid ob..
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