haar-classifier

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训练哈尔级联需要很多时间，整个训练周期也取决于机器。什么是因素有助于加速过程？有更多的RAM和GPU有帮助吗？ haar级联训练有像tensorflow那样的GPU支持吗？

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我试过使用Haar Cascade算法进行人脸检测。但是，我在运行代码时遇到了问题。错误位于表单中，是的，我声明了一个名为haar的全局变量。这里是我的代码： private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { capture = new Capture(0); haar = new HaarCasc

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改进哈尔训练结果的想法

请帮助获得有关我第一次哈尔训练结果的更多知识。所以我想训练哈尔分类器以识别简单的笔，以下文章Dileep Kumar’s。使用我的手机我制作了14支钢笔图片。这些图片大小为大约：263x2814 后来我收集负面的图片，有些是从网上下载，大小为640×480 ，其中一些制作用我的手机摄像头，拥有大小：1920x1080,5313x2388 其中一些负面影像非常大。我总共有158张负面影像。之后

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OpenCV由我培训的哈尔分类器性能不佳

我想使用哈尔分类器来检测车辆在场景中的存在（尝试仅使用汽车到目前为止）。由于我没有在网上找到许多训练有素的XML文件，因此我决定自己创建。我发现了一些用于类似目的的车辆图像集（训练计算机视觉算法），并使用它们来创建我自己的XML文件。已经差不多一个星期了，其中一些已经完成了，所以我尝试使用它们，但结果很糟糕。我在网上找到的分类器工作得很好，至少看起来他们正在试图检测车辆并为实时应用工作足够快（可

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从Haar Cascade中的多个图像创建训练集

我目前正在检测给定图像中的多个水果。例如，给定的图像可以有像香蕉（如黄色，红色和绿色），芒果，橘子等水果。我能够使用opencv_createsamples一次创建只有一个图像的训练集。示例代码： C：\ OpenCV的\建设\ 64 \ VCl 4 \ BIN \ opencv_createsamples.exe -IMG redbanana.jpg -bg bg.txt -info信息/ i

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哈尔级联训练与多个正面图像

我试图训练自己的哈尔级联来检测枪支。我已经下载了近2000张负片图像，我想要检测多种枪支。所以，哈尔级联需要用我猜想的许多正面枪支图像进行训练。如何做呢？顺便说一句，我正在研究Linux/Ubuntu环境。在此先感谢。

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Haar分类正面形象设定澄清

你能帮了解有关Haar分类培训几点： 1）应该正面形象只包含培训对象或者他们可以在它包含一些其他对象？就像我想识别一些交通标志一样，正面图像是否只包含交通标志或者它也可以包含高速公路？ 2）有两种创建样本矢量文件的方式，一种是使用info文件，其中包含正像中检测到的对象坐标，另一种只是给出正面和负面的列表。哪一个更好？ 3）您通常会如何创建信息文件，其中包含正像中检测到的对象坐标？图像剪辑器可以生

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学习Python和OpenCV的

当我运行的人脸检测代码，我现在面临以下错误： 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是哈尔级联训练中的负数

我正在尝试自己的haar级联分类器我有2139个正面图像但是我有16000个负面图像这是正确的吗？因此，我具有负numPos 因为： numPos < =（正样品阴性样品）/（1+（级号-1）（1- minhitrate）））这样：（2139-16000）/（ 1+（17-1）（1-0.995））= - 12834 这是正常的？

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在Python中捕获双眼opencv

我想从图像中检测双眼，但是当我使用Haar级联时，它会分别返回每只眼睛。我应该怎么做才能从图像中剔除双眼？这里是我的代码： image = cv2.imread('KA.AN1.39.tiff') eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') eye = eye_cascade.detectMultiScale(imag