<?xml version="1.0"?>
<opencv_storage>
<cascade>
<stageType>BOOST</stageType>
<featureType>HAAR</featureType>
<height>20</height>
<width>60</width>
<stageParams>
<boostType>GAB</boostType>
<minHitRate>9.9500000476837158e-001</minHitRate>
<maxFalseAlarm>5.0000000000000000e-001</maxFalseAlarm>
<weightTrimRate>9.4999999999999996e-001</weightTrimRate>
<maxDepth>1</maxDepth>
<maxWeakCount>100</maxWeakCount></stageParams>
<featureParams>
<maxCatCount>0</maxCatCount>
<featSize>1</featSize>
<mode>ALL</mode></featureParams>
<stageNum>20</stageNum>
<stages>
<!-- stage 0 -->
<_>
<maxWeakCount>6</maxWeakCount>
<stageThreshold>-1.3110191822052002e+000</stageThreshold>
<weakClassifiers>
<_>
<internalNodes>
0 -1 193 1.0079263709485531e-002</internalNodes>
<leafValues>
-8.1339186429977417e-001 5.0277775526046753e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 94 -2.2060684859752655e-002</internalNodes>
<leafValues>
7.9418992996215820e-001 -5.0896102190017700e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 18 -4.8777908086776733e-002</internalNodes>
<leafValues>
7.1656656265258789e-001 -4.1640335321426392e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 35 1.0387318208813667e-002</internalNodes>
<leafValues>
3.7618312239646912e-001 -8.5504144430160522e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 191 -9.4083719886839390e-004</internalNodes>
<leafValues>
4.2658549547195435e-001 -5.7729166746139526e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 48 -8.2391249015927315e-003</internalNodes>
<leafValues>
8.2346975803375244e-001 -3.7503159046173096e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
<!-- stage 1 -->
<_>
<maxWeakCount>6</maxWeakCount>
<stageThreshold>-1.1759783029556274e+000</stageThreshold>
<weakClassifiers>
<_>
<internalNodes>
0 -1 21 1.7386786639690399e-001</internalNodes>
<leafValues>
-6.8139964342117310e-001 6.0767590999603271e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 28 -1.9797295331954956e-002</internalNodes>
<leafValues>
7.8072130680084229e-001 -4.4399836659431458e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 46 -1.0154811898246408e-003</internalNodes>
<leafValues>
3.3383268117904663e-001 -7.6357340812683105e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 138 2.4954911321401596e-002</internalNodes>
<leafValues>
-3.9979115128517151e-001 6.8620890378952026e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 25 2.8837744612246752e-003</internalNodes>
<leafValues>
-2.7928480505943298e-001 7.9980146884918213e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 26 -3.8839362561702728e-002</internalNodes>
<leafValues>
-7.8442335128784180e-001 3.4929576516151428e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
<!-- stage 2 -->
<_>
<maxWeakCount>6</maxWeakCount>
<stageThreshold>-1.7856997251510620e+000</stageThreshold>
<weakClassifiers>
<_>
<internalNodes>
0 -1 34 2.7977079153060913e-002</internalNodes>
<leafValues>
-5.8424139022827148e-001 6.6850829124450684e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 171 1.9148588180541992e-002</internalNodes>
<leafValues>
-6.5457659959793091e-001 4.0804430842399597e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 7 1.1955041438341141e-002</internalNodes>
<leafValues>
-4.2002618312835693e-001 5.6217432022094727e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 45 -2.1218564361333847e-002</internalNodes>
<leafValues>
7.1812576055526733e-001 -3.0354043841362000e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 108 2.0117280655540526e-004</internalNodes>
<leafValues>
-6.1749500036239624e-001 3.5549193620681763e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 122 3.9725980604998767e-004</internalNodes>
<leafValues>
-2.6844096183776855e-001 7.6771658658981323e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
<!-- stage 3 -->
<_>
<maxWeakCount>9</maxWeakCount>
<stageThreshold>-1.1837021112442017e+000</stageThreshold>
<weakClassifiers>
<_>
<internalNodes>
0 -1 202 -1.3291766867041588e-002</internalNodes>
<leafValues>
4.5248869061470032e-001 -5.8849954605102539e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 79 -4.8353265970945358e-002</internalNodes>
<leafValues>
7.0951640605926514e-001 -3.2546108961105347e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 22 2.6532993651926517e-003</internalNodes>
<leafValues>
-2.5343564152717590e-001 7.6588714122772217e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 66 -3.8548894226551056e-002</internalNodes>
<leafValues>
5.8126109838485718e-001 -3.0813106894493103e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 41 -6.8602780811488628e-004</internalNodes>
<leafValues>
2.6361095905303955e-001 -7.2226840257644653e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 69 -2.5726919993758202e-002</internalNodes>
<leafValues>
-8.7153857946395874e-001 1.9438524544239044e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 24 8.4192806389182806e-004</internalNodes>
<leafValues>
-3.6150649189949036e-001 5.2065432071685791e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 62 -2.6956878136843443e-003</internalNodes>
<leafValues>
5.9945529699325562e-001 -2.8344830870628357e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 112 3.0572075396776199e-002</internalNodes>
<leafValues>
-3.0688971281051636e-001 5.7261526584625244e-001</leafValues></_></weakClassifiers></_>
<!-- stage 4 -->
<_>
<maxWeakCount>8</maxWeakCount>
<stageThreshold>-1.4687808752059937e+000</stageThreshold>
<weakClassifiers>
<_>
<internalNodes>
0 -1 5 3.1486168503761292e-002</internalNodes>
<leafValues>
-5.7836848497390747e-001 3.7931033968925476e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 150 2.8311354108154774e-003</internalNodes>
<leafValues>
-5.7888329029083252e-001 3.2841828465461731e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 76 -4.2060948908329010e-002</internalNodes>
<leafValues>
5.5578106641769409e-001 -3.2662427425384521e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 115 6.2936875037848949e-003</internalNodes>
<leafValues>
-2.1032968163490295e-001 7.8646916151046753e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 51 7.0570126175880432e-002</internalNodes>
<leafValues>
-4.3683132529258728e-001 4.0298295021057129e-001</leafValues></_>
<_>
<internalNodes>
0 -1 135 2.5173835456371307e-003</internalNodes>
<leafValues>
-2.046156525
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
opencv实验数据-博客是配套的
共2000个文件
jpg:1996个
png:3个
xml:1个
需积分: 1 0 下载量 10 浏览量
2024-02-28
22:03:31
上传
评论
收藏 13.33MB ZIP 举报
温馨提示
opencv实验数据
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
opencv实验数据-博客是配套的 (2000个子文件)
car_3.jpg 328KB
cn_2.jpg 75KB
car_01.jpg 54KB
car_05.jpg 24KB
鄂_17.jpg 1KB
鄂_35.jpg 1KB
鄂_52.jpg 1KB
z51.jpg 1KB
鄂_20.jpg 1KB
鄂_6.jpg 1KB
z36.jpg 1KB
z94.jpg 1KB
黑_24.jpg 1KB
z16.jpg 1KB
鄂_26.jpg 1KB
n21.jpg 1KB
鄂_30.jpg 1KB
黑_13.jpg 1KB
黑_11.jpg 1KB
鄂_22.jpg 1KB
黑_37.jpg 1KB
浙_36.jpg 1KB
浙_38.jpg 1KB
浙_23.jpg 1KB
z72.jpg 1KB
鄂_14.jpg 1KB
鄂_15.jpg 1KB
鄂_18.jpg 1KB
z100.jpg 1KB
z42.jpg 1KB
浙_37.jpg 1KB
鄂_10.jpg 1KB
鄂_8.jpg 1KB
黑_34.jpg 1KB
鄂_42.jpg 1KB
鄂_40.jpg 1KB
鄂_34.jpg 1KB
黑_15.jpg 1KB
z31.jpg 1KB
黑_51.jpg 1KB
黑_43.jpg 1KB
黑_52.jpg 1KB
黑_53.jpg 1KB
鄂_32.jpg 1KB
黑_38.jpg 1KB
黑_48.jpg 1KB
黑_44.jpg 1KB
鄂_9.jpg 1KB
黑_18.jpg 1KB
黑_42.jpg 1KB
黑_20.jpg 1KB
黑_33.jpg 1KB
浙_3.jpg 1KB
鄂_23.jpg 1KB
鄂_46.jpg 1KB
黑_12.jpg 1KB
z68.jpg 1KB
n15.jpg 1KB
鄂_53.jpg 1KB
鄂_29.jpg 1KB
黑_49.jpg 1KB
黑_45.jpg 1KB
黑_46.jpg 1KB
黑_47.jpg 1KB
黑_40.jpg 1KB
黑_21.jpg 1KB
n14.jpg 1KB
z76.jpg 1KB
浙_34.jpg 1KB
鄂_11.jpg 1KB
z9.jpg 1KB
鄂_12.jpg 1KB
z43.jpg 1KB
黑_16.jpg 1KB
鄂_49.jpg 1KB
鄂_36.jpg 1KB
黑_7.jpg 1KB
鄂_45.jpg 1KB
鄂_28.jpg 1KB
鄂_39.jpg 1KB
鄂_51.jpg 1KB
黑_9.jpg 1KB
鄂_50.jpg 1KB
鄂_16.jpg 1KB
黑_126.jpg 1KB
黑_128.jpg 1KB
浙_12.jpg 1KB
鄂_25.jpg 1KB
n39.jpg 1KB
鄂_43.jpg 1KB
鄂_38.jpg 1KB
鄂_24.jpg 1KB
鄂_13.jpg 1KB
n20.jpg 1KB
z27.jpg 1KB
z85.jpg 1KB
n38.jpg 1KB
鄂_41.jpg 1KB
z44.jpg 1KB
z52.jpg 1KB
共 2000 条
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 20
资源评论
runing_an_min
- 粉丝: 120
- 资源: 9
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功