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opencv 基于haar特征车牌分类器 评分:

haar特征车牌分类器
2017-05-30 上传大小:52KB
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OpenCV学习笔记:基于Haar特征的人脸检测
用haar特征训练自己的分类器
使用adaboost+haar分类器检测车辆demo
opencv之车牌检测(初)
机器视觉学习笔记(2)--基于边缘检测的车牌定位
使用Adaboost训练车牌定位——(2)
车牌检测haar分类器文件

采用opencv haartrainning生产的分类器文件,10000个蓝牌,17000个负样本,训练太慢了,只训练了10级。对蓝牌漏检很低,但误检很高,连路面都误检。测试着玩吧。

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opencv之级联分类器训练属于自己的xml文件
车辆识别(特征提取+svm分类器)
【OpenCV学习笔记】【教程翻译】四(车牌检测之SVM分类)
用OPENCV做一个车牌识别分类器样本问题
基于Cascade的车牌检测文件 haar算法输出

opencv使用的车牌检测文件,一般适用于停车场路口的近距离检测,中远距离效果较差,CascadeClassifier可以直接载入文件,589+、2300-、19层。

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【opencv】比较OpenCV中4个haar特征训练的级联分类器
OpenCV级联分类器训练与使用实战教程
opencv学习笔记五十二:基于Haar或LBP级联分类器的实时人脸人眼检测
利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法

这是利用opencv实现的基于haar特征的adaboost人脸检测算法,使用VS平台,亲身实践可以使用,将图片放在该文件夹目录下,修改代码中图片名称与你所放图片名称一致就可以对图片中的人脸进行检测。使用时,确保你安装了VS和opencv(有编译好的库,只需解压到某一目录下即可,通过路径的设置去调用它)

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基于HAAR特征SVM分类器训练模型,包含正负样本和结果

包含各种车辆的正负样本,以及训练结果XML格式,可用于车辆检测与跟踪。

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基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测.

基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测 研究一种基于OpenCV和Haar特征检测固定区域图像中人数的方法。通过选取大量含有人的Haar特征的样本图片,利用OpenCV 训练出分类器,并通过实验深入分析选取的样本对分类器识别性能(即 检测效果)的影响,最终选取人的头肩部上半身样本训练分类器。

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haar特征训练

如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别

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opencv Haar人脸特征分类器xml

一个22个, haarcascade_eye,haarcascade_eye_tree_eyeglasses,haarcascade_frontalface_default,haarcascade_lowerbody

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