級聯分類器

在這節教程中您將學到:

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include 
#include 
using
namespace
std;
using
namespacecv;
/** 函式宣告 */
void
detectanddisplay
(mat
frame
);/** 全域性變數 */
string
face_cascade_name
="haarcascade_frontalface_alt.xml"
;string
eyes_cascade_name
="haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"
;cascadeclassifier
face_cascade
;cascadeclassifier
eyes_cascade
;string
window_name
="capture - face detection"
;rng
rng(
12345
);/** @主函式 */
intmain
(int
argc
,const
char
**argv);
if(!eyes_cascade
.load
(eyes_cascade_name));
capture
=cvcapturefromcam(-
1);if(
capture
)else
intc
=waitkey(10
);if((
char)c
=='c')}
}return0;
}/** @函式 detectanddisplay */
void
detectanddisplay
(mat
frame)}
//-- 顯示結果影象
下圖是使用分類器檔案 lbpcascade_frontalface.xml (lbp特徵訓練的) 進行的檢測結果. 對於雙眼的檢測依舊使用剛才使用過的分類器.
級聯分類器訓練
使用級聯分類器工作 包括兩個階段 訓練和檢測。檢測部分在opencvobjdetect 模組的文件中有介紹，在那個文件中給出了一些級聯分類器的基本介紹。當前的指南描述了如何訓練分類器 準備訓練資料和執行訓練程式。opencv中有兩個程式可以訓練級聯分類器 opencv haartraining 和o...
級聯分類器訓練
一.準備正負樣本 正樣本 225張車牌 負樣本 將opencv traincascade.exe和opencv createsamples.exe複製到同一目錄 樣本存放路徑 二.檔案 dat vec 準備 得到pos.txt檔案，所有非資訊刪掉，最後一行空格刪掉，jpg替換為jpg 1 0 0 1...
級聯分類器訓練
adaboost分類器由級聯分類器構成，級聯 是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在影象檢測中，被檢視窗依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。分類器訓練完以後，就可以應用於輸入影象中的感興趣區域的檢測。檢測到目標區...