cnn_vgg_chinese_3755_ocr
基于Caffe CNN的中文OCR,3755个一级汉字,所有模型文件。
基于opencv1.0与mfc,显示haar特征,打开一个haar xml文件,就可以以图像方式,直观的查看里面的haar特征了。
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。
可以查看训练好的分类器的haar特征。 使用方法: 1.打开opencv中的xml文件如haarcascade_frontalface_alt2.xml 2.点next按钮,就可以看haar特征了。 3.如果不进行步骤2,openfile选择一张图片,点run之后就会进行人脸检测。 4.步骤3之后连续选择cutface,就会在人脸上打出haar特征。 实际上,人脸分类器已经包含了眼睛的候选区域,只不过现有的实现里面都没有用到而已。步骤3的人眼就是haarcascade_frontalface_alt2.xml的输出。
改进OpenCV中的人脸检测,采用MFC,可以选择分类器xml问题,可以设置检测器的参数。这个例程的目的是测试自己生成或网上下载的xml文件。需要安装OpenCV。
采用模板匹配的方法标识眼睛状态,需要安装OpenCV 1.0,并将OpenCV\bin目录加入到系统的环境变量中的path中去。 ps:更改了path需要将explorer.exe重启,或重启计算机。
pdf 版本, 含源代码。<br>在网上找了好久只有pdg的,所以转成pdf的,方便。<br>第4部分