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OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法.doc
OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法.doc
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OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法
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如何用OpenCV训练自己的分类器.doc
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描述了如何训练自己分类器的详细步骤，对做人脸检测、车牌检测等有很大帮助
如何用OpenCV训练自己的分类器 doc txt
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基于OpenCV新版本3.1.0详细讲述了HAAR与LBP级联分类器的基本原理与使用技巧，通过视频中人脸实时检测与眼睛跟踪例子演示了级联分类器在项目中的运用。通过OpenCV自带的训练工具实现样本数据训练生成自己的级联分类器文件，使用它实现自定义对象检测。
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cascade-classifier-trainer:使用Haar功能为AdaBoost训练OpenCV级联分类器的脚本
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训练OpenCV级联分类器 目录结构 . ├─ pos (positive samples database containing .jpg images) │ └── ... ├─ positive (selected positive samples) │ └── ... ├─ random (random images to generate negative samples wi
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使用OpenCV的Haar特征训练身份证级联分类器的训练环境
Opencv人脸分类器训练以及人脸识别全过程项目，windows+OpenCV（配使用文档）
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AdaboostOnMNIST：这是Adaboost算法的实现，它使用两个不同的弱学习器从头开始实施：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强
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AdaboostOnMNIST 这是使用两个不同的弱学习者从头开始实现Adaboost算法的方法：决策树分类器和梯度提升分类器。 Adaboost在MNIST上运行以告知奇数和偶数。 经过scikit Learn模型的adaboost测试，并获得了更高的分数。 最小的训练误差为％1.8，在7次迭代中进行了梯度增强。 函数调用为adaboost（X_train，Y_train，inversion
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人脸识别TensorFlow模型
opencv-python和opencv_contrib_python3.4.1.15.zip
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opencv-python3.4.1.15 opencv-contrib-python3.4.1.15 在这版本之后opencv的sift算法被申请了专利保护 这是bilibili上opencv课程的资源
编译opencv3.1需要的opencv_ffmpeg_64.dll-opencv_ffmpeg.dll-ippicv_windows_20151201.zip
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opencv_ffmpeg_64.dll opencv_ffmpeg.dll ippicv_windows_20151201.zip
haarcascade_opencv_opennose_人脸识别_haarcascade_haarcascade_eye.xml
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open人脸识别分类器，haarcascades包括：............\haarcascade_eye.xml............\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml............\haarcascade_frontalface_alt2.xml............\haarcascade_mcs_eyepair_...
BagOfWordsModel:词袋模型是自然语言处理和信息检索（IR）中使用的简化表示。 在此模型中，文本（例如句子或文档）表示为其单词的包（多集），而忽略了语法甚至单词顺序，但保持了多样性。 最近，词袋模型也已用于计算机视觉。[1] 词袋模型通常用于文档分类方法中，其中每个单词的出现频率用作训练分类器的功能
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BagOfWordsModel 词袋模型是自然语言处理和信息检索（IR）中使用的简化表示。 在此模型中，文本（例如句子或文档）表示为其单词的包（多集），而忽略了语法甚至单词顺序，但保持了多样性。 最近，词袋模型也已用于计算机视觉。[1] 词袋模型通常用于文档分类方法中，其中每个词的出现频率用作训练分类器的功能。 注意：请勿在生产或评估实验中使用此功能，因为这是很长时间以来的一项有趣活动。
Posture-and-Fall-Detection-System-Using-3D-Motion-Sensors:这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出对象的三种已考虑姿势之一
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使用3D运动传感器的姿势和跌倒检测系统 这项工作提出了一种监督学习方法，用于训练姿势检测分类器，并使用Microsoft Kinect v2传感器使用姿势分类结果作为输入来实施跌倒检测系统。 Kinect v2骨架跟踪为25个身体部位提供3D深度坐标。 我们使用这些深度坐标来提取七个特征，这些特征包括对象的高度和某些身体部位之间的六个角度。 然后将这些特征输入到完全连接的神经网络中，该神经网络输出
planespotter:该存储库包含多种方法，可从网络上收集飞机图像，训练分类器以从图片识别飞机模型（使用机器学习算法）以及将分类器托管在简约的网络服务器上
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平面斑点 该存储库包含： 一个网络爬虫（基于 Python库），用于从各个网站下载飞机图片。 一个项目，旨在使用传统的机器学习技术（以及用于处理器输出的实用程序类）来训练图像分类器。 （更高级的） 脚本，用于训练卷积神经网络（CNN）图像。 简约的Python网络服务器，用于托管CNN分类器 指示 先决条件 您将需要下载并安装 ，或者最好是科学的Python发行版，例如 。 还需要 。
(四)OpenCV级联分类器训练与使用_03_Haar与LBP级联分类器的比较
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HAAR与LBP的区别(Haar的xml文件大)(LBP的xml文件小) HAAR特征是浮点数计算 LBP特征是整数计算 LBP训练需要的样本数量要比HAAR大 同样的样本空间，HAAR训练出来的数据检测结果要比LBP准确 扩大LBP的样本数据，训练结果可以跟HAAR一样 LBP的速度一般可以比HAAR快几倍 #include #include using namespace std; usin
(四)OpenCV级联分类器训练与使用_04_Haar与LBP级联分类器视频读取
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视频读取 #include #include using namespace std; using namespace cv; String Haar_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//Haar String LBP_fileName = lbpcascade_frontalface.xml;//LBP CascadeClassifier
opencv_videoio_ffmpeg_64.zip
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opencv4.2编译缺少的动态库，opencv_videoio_ffmpeg_64.dll，opencv_videoio_ffmpeg.dll，ffmpeg_version.cmake，cmake文件可能出错，在CMakeDownloadLog.txt找到对应的md5值，将文件名修改为"MD5值_ffmpeg_version....
如何用OpenCV训练自己的AdaBoost分类器
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利用AdaBoost训练分类器的过程比较繁琐，这篇文章总结了全部过程，很详细，看完就会
ffmpeg_version.cmake,opencv_videoio_ffmpeg.dll opencv_videoio_ffmepg_64.dll
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opencv4.2.0编译cuda，支持dnn加速，可在anaconda环境里使用，Cmake编译过程中难以下载的有关ffmpeg的dll文件和cmake文件
【OpenCV】opencv_world455_x86_vc17 库文件（含 .lib / .dll 及其 debug 版本）
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简介：使用 cmake 编译（VS2022 / vc17）适用于 x86 架构系统的 opencv_world455 库文件。包含动态链接库（.lib）和静态链接库（.dll）及其 debug 版本。 主要文件： 1. 头文件（include） 2. 动态链接库（opencv_...
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