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车辆的HAAR,HOG,LBP特征训练出的xml 评分:

车辆的HAAR,HOG,LBP特征adaboost训练出的xml,可用于车辆检测
2017-08-13 上传大小:112KB
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cwangsh 效果很一般,漏检和误检比较明显,我三千个样本训练出来的XML,比这个效果好多了
2019-04-03
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手动制作Haar分类器 haar_xxxx.xml文件并测试
Opencv使用cascade方法训练自己的LBP特征分类器的全过程
图像特征提取三大法宝:HOG特征、LBP特征、Haar-like特征
用opencv自带的traincascade车辆检测
车辆检测模型xml文件

一个测试视频、一个训练好的识别车辆的xml文件以及一份使用代码

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车辆检测效果演示及xml文件

该文件包括效果展示视频和训练生成的xml文件 由于该方法要求负样本与场景相关,因此建议自己采集视频进行样本获取及后续处理,直接使用xml文件在其他场景的效果并不一定好。本实验也有许多问题,①比如远处的检测框会较早的消失,这个原因应该是抽帧截取正样本时,远处的车辆样本选取的较少,建议新实验中每个位置上的正样本都要考虑到。②偶尔会出现检测框消失的现象,这个没法避免的..建议使用卡尔曼滤波对消失的检测框进行预测然后校正!关于样本集会在后面半个月放出,最近事比较多,等开学会有点时间... 本演示视频只对单一方向的车辆样本进行训练,并且包含了晴天多云雨天等场景的样本共同训练,正样本数量为4300多

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车辆识别 XML文件 HOG特征 LEVEL=16

自己训练的车辆识别分类器 级联层数16 基于HOG特征

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haar like+ adaboost车辆识别xml文件

之前自己训练的几个haar like+ adaboost车辆识别xml文件,里面有好几个,效果还过得去,感兴趣的朋友可以下载尝试

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【机器学习】LBP+SVM实现特征检测
图像处理(十一):常用特征三剑客Haar、LBP和HOG
车牌识别技术详解五--采用LBP+HOG SVM做目标分类,车牌检测,字符检测等
利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml
使用adaboost+haar分类器检测车辆demo
车牌识别--提取HOG特征
Haar-like、HoG 、LBP 三种描述方法在目标识别中的优劣
SVM+LBP(车辆、行人、人脸等目标检测)

提取样本的LBP纹理特征,使用SVM训练生成检测器,可以对视频中的车辆进行检测。

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Hog特征
HOG特征+SVM训练过程
hog+svm训练自己的分类器
HOG特征提取,详细步骤及源码

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