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opEnCv svm训练分类器

opencv的全称是:open source computer vision library.opencv是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在linux、windows和mac os操作系统上.它轻量级而且高效由一系列 c 函数和少量 c++ 类构成,同时提供了python、

opencv3训练好的分类器有基于haar特征的双眼,左眼,右眼,鼻子,嘴巴,人脸,人体上半身,笑脸级联分类器以及对应的cuda环境下的分类器;基于lbp特征的人脸级联分类器;基于hog特征的人体SVM分类器.以上分类器均在在路径opencv-sources-data中.版本OpenCV3.

SVM需要模型model,那些参数在模型里面有,所以第一步你需要的就是训练模型谢谢

CvSVMParams::CvSVMParams() : svm_type(CvSVM::C_SVC), kernel_type(CvSVM::RBF), degree(0), gamma(1), coef0(0), C(1), nu(0), p(0), class_weights(0) SVM种类:CvSVM::C_SVC C_SVC该类型可以用于n-类分类问题 (n>=2),其重

首先你的上肢力量要够,不能冒然的去倒立,要是你的力量够了,就是要克服胆怯心理,因为我第一次倒立的时候,总是不敢上. 你倒立的时候,在床上放些软的东西,以防万一,还有就是最好有人陪在身边,你要到的时候他可以帮你一下.

那就看你提取特征是用哪个算法,有没有优化,训练样本有多大了

OpenCV开发SVM算法是基于LibSVM软件包开发的,LibSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包.用OpenCV使用SVM算法的大概流程是1)设置训练样本集需要两

1.首先确保你输入的图片中包含行人,如果没有,那found为空是自然的事情.2.然后,即使你输入的图片中包含行人,opencv自带的hog+svm检测函数也不一定能够把行人检测出来,毕竟它的训练样本数目也是有限的,能否检测出行人受到图片背景,光线,行人姿势等多种因素影响.你可以多试试别的图片,一定会有图片可以检测出来的.3.最后,opencv安装目录下本身就有一个行人检测的demo,叫做peopledetect.cpp,去看看吧.那个是可以正确运行的.希望给分,哈哈.

不过支持向量比重过大效果肯定很差,可能是训练样本选择有问题,也可能是参数的设置问题

不知道你这个具体的情况是怎么样的,不过支持向量比重过大效果肯定很差,可能是训练样本选择有问题,也可能是参数的设置问题,看看可不可以优化一下参数

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