一 前言 关于训练分类器制作XML文档时需要的两个exe应用程序的解释。 opencv_createsamples ：用来准备训练用的正样本数据和测试数据。...opencv_createsamples 能够生成能被opencv_haartraining 和 opencv_traincascade 程序支持的正样本数据。...opencv_haartraining 是一个将被弃用的程序（Opencv3.0版本中没有）。opencv_traincascade 可以旧格式导出选练好的级联分类器。...比如：在windows操作系统下生出了neg.txt，但是在ubuntu下进行训练，这样就会导致错误，这是因为windows下txt文件换行符’\r’在ubuntu下无法识别 五 遇到问题二： 在用...正样本数量必须大于10，需要重新创建数据集并重新试验。
OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用 级联分类器第一次出现是由Viola-Jones在2001时候提出，其主要用来实现实时人脸检测，通过加载已经训练好的级联分类器数据，实现快速的级联分类器过滤，达到实时检测...OpenCV中自带的HAAR/LBP级联检测器的数据多数都是关于人脸检测的，而在实际项目应用中，我们可能需要从不同的场景中检测某个相同对象，这种需求可以通过OpenCV中HAAR/LBP级联分类器训练工具来生成自己的级联分类器数据...二：训练级联分类器 使用OpenCV3.1中自带的opencv_traincascade.exe工具输入适当的参数即可进行样本训练，在进行样本训练过程中会生成一些列的中间数据，格式均为XML，如果输入的参数适当...三：常见错误分析 -Train dataset for temp stage can not be filled....Branch training terminated 出现这个错误的原因是正样本数据不够，而声明的Stage数目过多，解决这个问题一是增加样本数量，二是减小Stage数目。
目录 搭建环境 准备数据集 训练级联文件 ---- 之前使用Python+OpenCV实现交通路标识别，具体实现步骤及心得如下： OpenCV训练属于自己的xml文件，需以下几个步骤： 1、首先下载OpenCV...（Windows版）； 2、准备数据集，分为正样本集和负样本集； 3、生成路径，将正样本集的路径要存成 *.vec格式；负样本集的路径不做要求，*.txt就可以； 4、训练xml文件。...准备数据集 需要准备正样本数据集（所要识别的物体）和负样本数据集（背景图片、干扰图片），数据集数量越多种类越复杂越好。...xml文件夹存放稍后生成的xml级联文件。 opencv_createsamples.exe负责生成*.vec文件。 opencv_traincascade.exe负责训练级联文件模型。...，-vec 就是存放.vec的路径， -bg 负样本描述文件， -numPos 每一阶段训练的正样本数量 ， -numNeg 每一阶段训练的负样本数量 （网上说-numPos的参数要比实际正样本数量小
早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家...笔者的开发环境为： ubuntu18.04 PyTorch 1.1.0 anaconda opencv-python tqdm matplotlib pycocotools 详细请参考：Pytorch实现...YOLOv3训练自己的数据集 问题1：AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun [在这里插入图片描述...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息： [在这里插入图片描述] 问题的原因...这个问题出现的原因是由于windows系统部分符号的不敏感，所以导致这种情况。
项目的进程池使用set进行构建，传统的使用vector + atomic 的构建方式无法很好的解决数据冒险的问题，原因在于虽然atomic数据类型能够保证对单个元素的操作是原子化的，但是本质原因在于对vector...而set的增删改查是具体针对单个元素，删除元素是通过查找到特定元素后进行删除，本质上是删除红黑树上的节点。 注意： "数据冒险"用于描述在处理数据时可能出现的问题或风险。...数据冒险强调了数据质量管理和数据安全性的重要性，以避免可能造成的潜在风险和损失。 4. 人脸识别精度低 由于模型复杂度和数据集性能限制，本项目的预测性能无法十分优秀。...如果创建套接字失败（返回值小于 0），则输出错误信息并返回 -1 表示失败。 这段代码通常用于服务器端程序的初始化阶段，用于准备接受客户端的连接请求。...： 加载预训练的人脸检测模型，创建级联分类器对象 CascadeClassifier，用于检测图像中的人脸。
以此作为本次研究的数据集，通过对数据集进行预处理，来训练人脸口罩检测的模型。...所以我们需要对获取到的照片进行处理，将人脸裁剪出来。我们利用OpenCv和dlib对数据集进行了人脸的检测和对齐，以便后续对模型进行训练。...除此之外，还需要将正负样本各自的照片像素设为相同的值，正样本数据集的像素最佳设为20x20，这样的模型训练精度更高，而负样本数据集像素则应不低于50x50，如此可以加快模型训练的速度，此处我们将负样本的数据集像素调节为...图5 灰度、像素处理后的正负样本 （3） 训练人脸口罩数据集模型 训练级联分类器时使用的是opencv3.4.1版中的opencv\_createsamples.exe和opencv\_traincascade.exe...当即将训练的第5个强分类器4-stage运行结束后，这5个强分类器构成的级联分类器的最大错误率为:0.25x0.25x0.25x0.25=0.000976，已经满足了要求，无需继续训练，系统会停止运行。
借助 OpenCV 提供的功能，我们可以训练 ANN 模型或级联分类器模型，但目前尚无法使用 OpenCV 训练深度学习模型。...尽管无法使用当前版本的 OpenCV 库训练深度学习模型，但将来可能会实现。 使用级联分类器检测对象 首先，让我们看看如何使用级联分类器检测对象。 实际上，本书已经使用了级联分类器。...我们使用的预训练级联分类器是 OpenCV 内置级联分类器之一，可以在 OpenCV 安装的数据目录中找到： $ ls ~/programs/opencv/share/opencv4/haarcascades...波士顿公牛队的人脸 在本小节中，我们将训练一个级联分类器，用于一个不太刚性的对象：狗脸。 我们将使用这个页面中的数据集。...第 6 章，实时对象检测 当我们针对波士顿公牛的脸部训练级联分类器时，我们会在每个图像上自行标注狗的脸部。 标注过程非常耗时。 网站上有该数据集的标注数据压缩包。
如果相机的环境无法预测，并且目标出现在许多设置中，请使用各种各样的负面训练图像。 考虑构建一套通用的环境图像，您可以在多个训练方案中重复使用这些图像。...、 查找训练可执行文件 为了使级联训练尽可能自动化，OpenCV 提供了两个可执行文件。 它们的名称和位置取决于操作系统和 OpenCV 的特定设置，如以下两节所述。...创建训练集和级联 此后，我们将这两个可执行文件称为opencv_createsamples>和opencv_traincascade>。 切记替换适合您的系统和设置的路径和文件名。...这些可执行文件具有某些数据文件作为输入和输出。 以下是生成这些数据文件的典型方法： 手动创建一个描述负面训练图像集的文本文件。 我们将此文件称为。...总结 我们已经讨论了用于生成与 OpenCV 的CascadeClassifier兼容的级联文件的数据和可执行文件。 现在，您可以开始收集您喜欢的事物的图像并为其训练分类器！
01 OpenCV中人脸检测概述 自从VJ在2004发表了关于级联分类器实时对象检测的论文以后，级联分类器就在OpenCV中落地生根了，一段时间，特别是OpenCV3.x版本中基于级联分类器的人脸检测一直是标配...，虽然大家刚开始看了例子之后觉得这个是一个很实用的功能，但是在实际实用中级联分类器的人脸检测方法则是频频翻车，我自己曾经移植到Android上面玩过，日常就是两个字“翻车”，很多时候都无法达到开发者想要的稳定性与实时性能...02 OpenCV3 人脸检测技术 OpenCV3中人脸检测基于级联分类器不仅支持人脸检测，还支持眼睛与鼻子、嘴巴等检测、此外还支持笑脸检测，看上去非常多，实际上却很难稳定工作，此外还支持基于级联分类器的训练...，这个方式要是要基于大数据才会出好的模型，但是相比深度学习，这个训练方式现在OpenCV4中自己已经把它抛弃了。...MTCNN支持 此外OpenCV还2016年提出的三阶段的人脸检测模型MTCNN的调用，也可以达到实时运行，MTCNN的网络结构如下： ? ?
通过在大量图像上进行训练，并借助重建和对抗损失，生成式修复模型已被证明可以在包括自然图像和人脸在内的各种类型输入数据上产生更具视觉吸引力的结果。...此外，两阶段方法和迭代空洞填充依靠预测粗略结果来增强全局结构。然而，这些模型缺乏一种机制来捕获未掩码区域的高级语义，并有效地将它们传播到空洞中以合成一个整体的全局结构。...为了在解码阶段更好地连接全局上下文，该研究提出了全局空间级联调制 (CM，cascaded modulation)。...实验 该研究在 Places2 数据集上以 512 × 512 分辨率进行了图像修复实验，并给出了模型的定量和定性评估结果。 定量评估：下表 1 为 CM-GAN 与其他掩码方法的比较。...为了验证模型中每个组件的重要性，该研究进行了一组消融实验，所有模型都在 Places2 数据集上进行训练和评估。消融实验结果如下表 2 和图 7 所示。
，用于图像分类，用于训练的图像的特征的提取包含以下步骤： 1、cascaded principal component analusis 级联主成分分析； 2、binary...数学表达为： 然后第一阶段的主成分分析就完成了。因为我将matlab代码移植到了opencv，所以对原来的代码 比较熟悉，这是结合代码来发分析的，代码实现和论文的描述有些不同。...第二阶段的主成分分析 过程基本上和第一阶段一样。不同的是第一阶段输入的N幅图像 要和第一阶段得到的滤波器 分别做卷积，得到 L1 x N 张第二阶段的训练图片。...在卷积之前首先做一个0边界填充，使得卷积之后的图片和 大小相同。...这是我将论文的matlab代码移植到opencv的测试结果， 用了120张图片作测试，精确度为65.5%，比论文中用同样的数据集caltech101， 得到的精度68%要差一点。
LSD算法 上述算法均集成在了opencv中，除此以外opencv还包含了一些其他的传统直线检测算法，具体可以参考这篇博文：opencv直线检测算法汇总 直线检测算法汇总 深度学习算法 神经网络离不开数据支持...，直线检测网络的发展离不开wireframe数据集【CVPR 2018】的公布。...该数据集包含了多种场景下的5000多张包含线段标注的图像。 wireframe数据集 有了数据集的支持，近些年有不少直线检测顶会论文发表。...Wireframe 【CVPR 18】 wireframe是随数据集提出的直线检测网络。其思路是，一路检测直线的两个端点(junction),一路对直线像素做分割。...因而在训练时，Line Sampler并非生成所有的proposal，而是分别从正负样本中采样数目相等的proposal进行训练。
要创建完整的人脸识别项目，我们必须完成3个阶段： 1）人脸检测和数据收集； 2）训练识别器； 3）人脸识别。 如下图所示： ?...在解释器内部（将出现>>>），导入 OpenCV 库： import cv2 如果没有错误信息，则 OpenCV 已在你的 Python 虚拟环境中正确安装。...你必须首先「捕捉」人脸（第 1 阶段）才能在未来与捕捉到的新人脸对比时（第 3 阶段）识别它。 最常见的人脸检测方式是使用「Haar 级联分类器」。...，该数据集将储存每张人脸的 ID 和一组用于人脸检测的灰度图。...第六步：训练 在第二阶段中，我们需要从数据集中抽取所有的用户数据，并训练 OpenCV 识别器，这一过程可由特定的 OpenCV 函数直接完成。
HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...一：残差网络(Resnet) 最初的CNN网络LeNet与AlexNet卷积层都比较少，VGG通过小的卷积核实现了网络深度的增加取得了显著效果，但是当层数过度增加的时候就发现训练错误与测试错误都在增加...网络与34层的残差网络作为对比，而最左边的VGG-19网络作为参考，整个的网络结构显示如下： 模型建立好的之后，作者在不同的数据集上进行了训练与测试，均观察到残差网络的效果要明显优于34层...plain网络，而且发现基于残差结构的网络层数越深效果越好，而34层plain网络跟18层的plain网络相比有明显的褪化现象出现。...\n"); return -1; } 打开相机成功之后就可以读写每帧图像，然后转换成网络可以接受的数据类型，代码如下： // 输入数据调整 Mat inputBlob = blobFromImage
最近，一位印度小哥搭建了一个CNN模型，专门对狗的品种进行分类！ 识别到人脸怎么办呢？它会告诉我们与此人最相似的狗狗品种。 该模型使用的狗数据集和人体数据集来自Kaggle。...包括8351张狗图像，分为训练（6680）、验证（835）和测试（836）数据集，以及13233 张人脸。...OpenCV 的 Haar 级联分类器准确预测 100%的人类图像，约12%的狗图像错误地预测为人类。 再来看另一个检测人脸的分类器 MTCNN（多任务级联卷积网络）。...尽管它完美地检测了所有人脸，但大约23%的狗图像被检测为人类，这比 OpenCV 的 12% 错误率要大得多。 这表明 MTCNN 中的误报率高于 OpenCV。...第2步 检测狗 为了检测狗，研究人员使用预训练的 Resnet-50 模型。该神经网络已在ImageNet数据集上进行了训练，可直接加载模型利用。
HAAR级联检测器方式的人脸检测算法。...一：残差网络(Resnet) 最初的CNN网络LeNet与AlexNet卷积层都比较少，VGG通过小的卷积核实现了网络深度的增加取得了显著效果，但是当层数过度增加的时候就发现训练错误与测试错误都在增加，...模型建立好的之后，作者在不同的数据集上进行了训练与测试，均观察到残差网络的效果要明显优于34层plain网络，而且发现基于残差结构的网络层数越深效果越好，而34层plain网络跟18层的plain网络相比有明显的褪化现象出现...\n"); return -1; } 打开相机成功之后就可以读写每帧图像，然后转换成网络可以接受的数据类型，代码如下： // 输入数据调整 Mat...： 脸部有遮挡的情况下： 可见残差网络模型是何等的强大，到这里是不是该点一首《凉凉》送给HAAR级联检测器了。
概括工作 寻找合适的网络实现人群密度估计，终选用MSCNN作为核心算法，由于笔记本显存无法训练，使用邢老师实验室提供的caffemodel，编写应用代码，预测出人群密度的二维数组，绘制热力图并生成视频。...参考文章： HOG特征&LBP特征&Haar特征 http://dataunion.org/20584.html 级联 OpenCV在物体检测上使用的是基于haar特征的级联表，级联将人脸检测过程拆分成了多个过程...分类器 人们采用样本的haar特征训练出分类器，级联成完整的boost分类器，实现时分类器即数据组成的XML文件，OpenCV也自带了一些已经训练好的包括人眼、人脸和人体的分类器（位于OpenCV安装目录...http://ethereon.github.io/netscope/#/gist/f7cd1ebe4319fc80dc8cc27827e097f4 整个网络主要使用上海科技大学张营营其实验室的人群密度数据集...，此处有训练好的caffemodel。
Regressor的东西，这里翻译成随机蕨好了（这名字…)，回归出这一阶段的偏移量，然后shape加上这个偏移量，反复这一过程，直到迭代上限或者shape错误率不再下降。...对于每棵树，它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着，总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。...因此，随机森林的训练过程可以总结如下： (1)给定训练集S，测试集T，特征维数F。...(2) 每次循环后提高错误样本的分布概率,分错的样本在训练集中所占权重增大,使得下一次循环的基分类器能够集中力量对这些错误样本进行判断。...,以后每轮对前一轮训练失败的样本,赋予较大的分布权值( Di 为第i 轮各个样本在样本集中参与训练的概率) ,使其在这一轮训练出现的概率增加,即在后面的训练学习中集中对比较难训练的样本进行学习,从而得到
对于人脸识别来说，需要几万个特征，通过机器学习找出人脸分类效果最好、错误率最小的特征。训练开始时，所有训练集中的图片具有相同的权重，对于被分类错误的图片，提升权重，重新计算出新的错误率和新的权重。...直到错误率或迭代次数达到要求。这种方法叫做Adaboost，在Opencv中可以直接调用级联分类器函数。 将弱分类器聚合成强分类器 最终的分类器是这些弱分类器的加权和。...对于每个弱分类器都将计算它的错误率，选择错误率最低的K个弱分类器，组合成强分类器。 6. 一组样本投入强分类器后，在每个渐进的阶段，分类器逐渐在较少的图像窗口上使用更多的特征（负类被丢弃）。...3.2 人脸检测和人眼检测 我们也可以尝试前面xml文件中的人眼检测： #导入opencv import cv2 # 导入人脸级联分类器引擎，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征，cv2.data.haarcascades...3.3 调用电脑摄像头进行实时人脸识别和人眼识别 #导入opencv import cv2 # 导入人脸级联分类器引擎，'.xml'文件里包含训练出来的人脸特征，cv2.data.haarcascades
一个常见的问题是，训练导致决策边界在训练集上工作得“太好”（也称为过拟合），但是在应用于看不见的数据时会犯很多错误。...长话短说，问题总是回到寻找最佳分割的边界上，不仅是训练，还包括测试集。 这就是为什么分类器最重要的指标是其泛化表现（即，如何分类训练阶段未看到的数据）。...我们可以选择使用 RGB 图像作为输入，在这种情况下我们不必做任何事情，因为数据集已经是 RGB。 但是，即使 RGB 可能也无法提供足够的信息。...复杂性较弱的模型（位于图的最左侧）可能太小而无法真正理解要尝试学习的数据集，因此在训练集和测试集上都会产生较大的错误率。 这通常被称为欠拟合。...我们熟悉 OpenCV 必须提供的一系列预训练的级联分类器，收集了我们自己的训练数据集，了解了多层感知器，并训练了它们来识别面部表情。 好吧，至少我的脸。
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