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在opEnCv中,强分类器阈值是怎么确定的

首先,需要说明的是,OpenCV自带的haar training提取的特征是haar特征 分类器是AdaBoost级联分类器(如需了解Adaboost算法, .所谓的级联分类器,就是将若干的简单的分量分类器(可以理解为一般的普通分类器)依次串联起来,最终

你是做什么用的?用一个像素是没有办法计算自适应阈值的.计算自适应阈值:先求出每个像素的强度值,再利用自适应算法在需要设定阈值的区域计算出自适应阈值.计算每个像素的阈值?这个问法本身就有问题!!文献中从来没有出现过这种叫法!能这么问的人估计也没怎么看过文献.显然是计算子区域的阈值.

每个Haar特征对应看一个弱分类器,但并不是任伺一个Haar特征都能较好的描述人脸灰度分布的某一特点,如何从大量的Haar特征中挑选出最优的Haar特征并制作成分类器用于人脸检测,这是AdaBoost算法训练过程所要解决的关键问题. Paul

首先,需要说明的是,opencv自带的haar training提取的特征是haar特征 分类器是adaboost级联分类器(如需了解adaboost算法, .所谓的级联分类器,就是将若干的简单的分量分类器(可以理解为一般的普通分类器)依次串联起来,最终的

canny算法是提取边缘的,这个阈值就是告诉算法“什么程度的边界才算边缘”,阈值越大表示标准越严厉,提取到的边缘越少,你可以跑跑程序,观察不同阈值对图像处理的结果,就知道了

最近要做一个性别识别的项目,在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位,这里介绍下这两天我学习的如何用opencv训练自己的分类器.在这两天的学习里,我遇到了不少问题,不过我遇到了几个好心的大侠帮我解决了

人脸的Haar特征分类器就是一个XML文件,该文件中会描述人脸的Haar特征值.当然Haar特征的用途可不止可以用来描述人脸这一种,用来描述眼睛,嘴唇或是其它物体也是可以的.OpenCV有已经自带了人脸的Haar特征分类器.OpenCV安

分成BGR三个通道就是了,再把r通道大于某个值的改为0

模式识别中有一个很大的问题就是模式分类比如输入一个人脸图像,让判断此图像是男还是女最简单的分类方法就是根据像素值判断有个阈值,也就是分类的界线大于这个阈值,就认为图像中的是男小于就认为图像中的是女

如果你是用matlab实现程序:1 特征可以进行采样 有均匀采样 downsample(i,16)表示对数组i进行16倍下采样 和非均匀采样pca2 你可以做一个cell来存贮特征 每一张图的特征存在一个cell的单元里3 弱分类器是针对特征而言的 如果是用其他程序我就没有办法了4 如果没记错adaboost的人脸检测算法 opencv里面已经有现成的了

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