haar-classifier

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    我一直在做一些研究,並試圖建立一個鑑定性別的黑社會。 我看了這篇文章,其中描述了他們是如何做到的,這也是我嘗試做:http://www.ijcce.org/papers/301-E043.pdf 我用228的男性面孔和350分女性的面孔庫。 在我的positives.txt文件上使用opencv createclassifier,其中包含男性 面的列表。使用.vec文件通過我用下面的命令haart

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    我們試圖計算靜態圖像中的人數,這個數字可能大到100-150。我做了一些研究並找到了一些方法來做到這一點,但我們不確定哪一個能夠最好地工作。所以我的問題是這樣的,haartraining會給我們帶來好的結果嗎? 如果您有更多想法,請與我分享。 Thankyou。

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    我有一套簡單的剛性3D對象,我希望從圖像中檢測和識別(讓我們說5到10班)。這些對象很簡單,它們是一種顏色的圓柱體或簡單圖案的矩形(例如條紋)或一些類似簡單的形狀。物體彼此顯着不同(例如,不存在兩個類別,其中一個是大圓柱體,而另一個是相同但是較小的圓柱體)。 由於紋理非常簡單(實體和/或簡單圖案),文字袋方法失敗(它們不包含大量的獨特邊)。 雖然一種可能的方法是手動編碼每個分類器(手動特徵提取等)

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    我製作了一個可以識別大型車輛(公共汽車和卡車)的分類器(基於HoG功能)。但我希望能夠區分公共汽車和卡車。由於兩輛車都很大而且很長,這會導致問題。 這裏有一個從我的訓練數據爲例: 正如你可以看到,這是一個卡車和一輛客車,從相同的角度來看,但分類不看他們因爲不同。 鑑於我已經構建了分類器,是否有一種簡單的方法(無需重新構建現有的分類器),我可以添加它作爲第二階段來區分卡車和公交車? 我一直在思考沿着

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    我從http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html 試過的教程中,我得到了錯誤,同時運行此命令: g++ `pkg-config --libs --cflags opencv` -I. -o mergevec mergevec.cpp\ cvboost.cpp cvcommon.cpp cv

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    我有一個使用多個Haar分類器在單個窗口中檢測多個對象的OpenCV程序。檢測到第一個對象並繪製橢圓,但是當檢測到兩個輔助對象時,對於檢測到的每個實例(我將在檢測到對象時輸出到控制檯),不繪製圓。 我指定三個分類,像這樣: String cascade_name = "frontalface.xml"; String nestcascade_name = "body.xml";

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    有沒有一種方法來優化哈爾級聯分類器的人臉檢測? 我創造了這個功能,它工作得很好,但我仍然有一些問題,一些照片: void ImageManager::detectAndDisplay(Mat frame, CascadeClassifier face_cascade){ string window_name = "Capture - Face detection"; str

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    我目前正在設計一個使用Matlab進行汽車檢測的算法。爲了做到這一點,我使用了Matlab提供的級聯分類器工具。在這個過程結束時,我會得到一個包含我的分類器模型的xml文件。我想知道如果我可以在OpenCV中使用這個「xml」模型,同時將我的算法移植到C++? 感謝您的幫助

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    當我使用haar級聯分類器檢測對象時,是否可以在檢測到的區域上渲染3d對象? 可以說我檢測到一張臉,並且我想在臉部區域渲染超級馬里奧。我知道我必須使用OpenGL ES來渲染對象。 它應該與SurfaceTexture? 建議也是有用的!先謝謝你!

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    我想創建一個Haar分類器來識別對象,但是我似乎無法弄清楚每個階段產生的結果表代表什麼。 例如1 ===== TRAINING 1-stage ===== <BEGIN POS count : consumed 700 : 700 NEG count : acceptanceRatio 2500 : 0.452161 Precalculation time: 9 +----+------