opencv分类器车辆训练样本(各个角度)

车辆各个角度样本，车头、车尾、侧面、45°车头、车尾。

Haar训练器，训好的xml文件

这是我在OpenCV1.0中用Haar训练器，训练出来的xml文件，可直接引用。

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

原文 http://dataunion.org/20584.html;http://www.open-open.com/lib/view/open1440832074794.html

基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法_.pdf

基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法_.pdf

图像特征提取代码（HOG、LBP、Haar、Hu矩、Zernike矩）

图像特征提取代码，包括LBP、HOG、Haar、Zernike矩、Hu矩特征，.h文件有如何调用的详细说明，C/OpenCV程序

论文研究-Haar型LBP纹理特征的行人检测研究.pdf

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（Local Binary Pattern，LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题，提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特

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

opencv的各种haarcascade.xml文件

haarcascades\haarcascade_eye.xml haarcascades\haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascades\haarc

基于Haar 特性的LBP 纹理特征

图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计 算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题.针对这一问题,从相邻区域的统计特征分 析入

(四)OpenCV级联分类器训练与使用_03_Haar与LBP级联分类器的比较

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

haarcascades人脸特征分类器XML文件

haarcascades人脸特征分类器的XML文件，包括haarcascade_frontalface_default.xml,haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_eye.xml

haarcascade_eye.xml

opencv haar特征识别

用visual c++实现目标检测，原理利用haar特征进行检测，效果非常利用，特征文件可以自己用opencv提供的工具训练，或者百度查找，自己训练比较麻烦的.

基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR）

博文：基于python的行人与车辆检测和跟踪实现（HOG+SVM/HAAR） 链接：https://blog.csdn.net/qq_38523834/article/details/89619697

HAAR特征训练与图像标注

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

人脸识别需要的haarcascade_frontalface_default.xml文件

haarcascade_eye.xml 和haarcascade_frontalface_default.xml

opencv haar检测训练成功xml

一共20个， haarcascade_eye，haarcascade_eye_tree_eyeglasses，haarcascade_frontalface_default，haarcascade_l

opencv Haar人脸特征分类器xml

一个22个， haarcascade_eye，haarcascade_eye_tree_eyeglasses，haarcascade_frontalface_default，haarcascade_l

人脸识别训练参数haarcascade_frontalface_default.xml

人脸识别训练参数

haarcascade_frontalface_alt.xml

haarcascade_frontalface_alt.xml文件，haarcascade_frontalface_alt.xml文件，

haarcascade_profileface.xml

haarcascade_profileface.xml

haarcascade_mcs等所有识别xml文件

haarcascade包括mcs在内的所有识别xml文件,因为我的opencv版本是3.0，不包含haarcascade_mcs文件，但其实这个版本要更好一些，并且可以识别鼻子等等，故好不容易整理齐上

haarcascade_frontalface_default.xml

Opencv 人脸识别xml , haarcascade_frontalface_default.xml

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

OpenCV支持的目标检测的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。注意，新版本的C++接口除了Haar特征以外也