haar-classifier

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訓練哈爾級聯需要很多時間，整個訓練週期也取決於機器。什麼是因素有助於加速過程？有更多的RAM和GPU有幫助嗎？ haar級聯訓練有像tensorflow那樣的GPU支持嗎？

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我試過使用Haar Cascade算法進行人臉檢測。但是，我在運行代碼時遇到了問題。錯誤位於表單中，是的，我聲明瞭一個名爲haar的全局變量。這裏是我的代碼： private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { capture = new Capture(0); haar = new HaarCasc

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改進哈爾訓練結果的想法

請幫助獲得有關我第一次哈爾訓練結果的更多知識。所以我想訓練哈爾分類器以識別簡單的筆，以下文章Dileep Kumar’s。使用我的手機我製作了14支鋼筆圖片。這些圖片大小爲大約：263x2814 後來我收集負面的圖片，有些是從網上下載，大小爲640×480 ，其中一些製作用我的手機攝像頭，擁有大小：1920x1080,5313x2388 其中一些負面影像非常大。我總共有158張負面影像。之後

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OpenCV由我培訓的哈爾分類器性能不佳

我想使用哈爾分類器來檢測車輛在場景中的存在（嘗試僅使用汽車到目前爲止）。由於我沒有在網上找到許多訓練有素的XML文件，因此我決定自己創建。我發現了一些用於類似目的的車輛圖像集（訓練計算機視覺算法），並使用它們來創建我自己的XML文件。已經差不多一個星期了，其中一些已經完成了，所以我嘗試使用它們，但結果很糟糕。我在網上找到的分類器工作得很好，至少看起來他們正在試圖檢測車輛併爲實時應用工作足夠快（可

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從Haar Cascade中的多個圖像創建訓練集

我目前正在檢測給定圖像中的多個水果。例如，給定的圖像可以有像香蕉（如黃色，紅色和綠色），芒果，橘子等水果。我能夠使用opencv_createsamples一次創建只有一個圖像的訓練集。示例代碼： C：\ OpenCV的\建設\ 64 \ VCl 4 \ BIN \ opencv_createsamples.exe -IMG redbanana.jpg -bg bg.txt -info信息/ i

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哈爾級聯訓練與多個正面圖像

我試圖訓練自己的哈爾級聯來檢測槍支。我已經下載了近2000張負片圖像，我想要檢測多種槍支。所以，哈爾級聯需要用我猜想的許多正面槍支圖像進行訓練。如何做呢？順便說一句，我正在研究Linux/Ubuntu環境。在此先感謝。

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Haar分類正面形象設定澄清

你能幫瞭解有關Haar分類培訓幾點： 1）應該正面形象只包含培訓對象或者他們可以在它包含一些其他對象？就像我想識別一些交通標誌一樣，正面圖像是否只包含交通標誌或者它也可以包含高速公路？ 2）有兩種創建樣本矢量文件的方式，一種是使用info文件，其中包含正像中檢測到的對象座標，另一種只是給出正面和負面的列表。哪一個更好？ 3）您通常會如何創建信息文件，其中包含正像中檢測到的對象座標？圖像剪輯器可以生

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的Python 2.7和OpenCV 3.3

我在我的代碼中的問題，以檢測python2.7別人的臉和opencv3.3 import cv2 import numpy as np faceDetect=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") cam=cv2.VideoCapture(0) rec=cv2.face.LBPHFaceRecognizer_

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學習Python和OpenCV的

當我運行的人臉檢測代碼，我現在面臨以下錯誤： Traceback (most recent call last): File "E:\python program\s1.py", line 11, in <module> ret, frame=cap.read() AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'read'

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可以numPos是哈爾級聯訓練中的負數

我正在嘗試自己的haar級聯分類器我有2139個正面圖像但是我有16000個負面圖像這是正確的嗎？因此，我具有負numPos 因爲： numPos < =（正樣品陰性樣品）/（1+（級號-1）（1- minhitrate）））這樣：（2139-16000）/（ 1+（17-1）（1-0.995））= - 12834 這是正常的？