1樓：匿名使用者
支援向量機或分類器都可以。你網上搜一搜。
如何用opencv訓練自己的分類器
2樓：包開習凌雪
目標檢測方法最初由paul
viola[viola01]提出，並由rainer
lienhart
[lienhart02]對這一方法進行了改善。該方法的基本步驟為：
首先，利用樣本（大約幾百幅樣本**）的。
harr特徵進行分類器訓練，得到一個級聯的boosted分類器。
分類器中的"級聯"是指最終的分類器是由幾個簡單分類器級聯組成。在影象檢測中，被檢視窗依次通過每一級分類器，這樣在前面幾層的檢測中大部分的候選區域就被排除了，全部通過每一級分類器檢測的區域即為目標區域。
分類器訓練完以後，就可以應用於輸入影象中的感興趣區域的檢測。檢測到目標區域分類器輸出為1，否則輸出為0。為了檢測整副影象，可以在影象中移動搜尋視窗，檢測每一個位置來確定可能的目標。
為了搜尋不同大小的目標物體，分類器被設計為可以進行尺寸改變，這樣比改變待檢影象的尺寸大小更為有效。所以，為了在影象中檢測未知大小的目標物體，掃描程式通常需要用不同比例大小的搜尋視窗對**進行幾次掃描。
目前支援這種分類器的boosting技術有四種：
discrete
adaboost,real
adaboost,gentle
adaboost
andlogitboost。
"boosted"
即指級聯分類器的每一層都可以從中選取一個boosting演算法(權重投票)，並利用基礎分類器的自我訓練得到。
根據上面的分析，目標檢測分為三個步驟：
1、樣本的建立。
2、訓練分類器。
3、利用訓練好的分類器進行目標檢測。
3樓：將星蕭敬曦
哪個模型？haarlike+adaboost?還是其它ml模型？
如果是haarlike+adaboost做物體檢測，請度娘：opencv之_haartraining演算法剖析，如果是其它的ml模型，請呼叫相應模型的train，完成後會生成xml檔案，然後preict即可。
如何使用opencv 訓練分類器以及訓練過程中的問題
如何利用opencv自帶的級聯分類器訓練程式訓練分類器
4樓：網友
首先，需要說明的是，opencv自帶的haar training提取的特徵是haar特徵 分類器是adaboost級聯分類器（如需瞭解adaboost演算法， 。所謂的級聯分類器，就是將若干的簡單的分量分類器（可以理解為一般的普通分類器）依次串聯起來，最終的檢測分類結果，要依次通過所有的分量分類器才能算是一個有效的檢測分類結果。否則，就認為當前檢測區域內沒有我們需要找的目標。
利用opencv自帶的haar training程式訓練一個分類器，需要經過以下幾個步驟：
（1）收集訓練樣本：
訓練樣本包括正樣本和負樣本。正樣本，通俗點說，就是**中只有你需要的目標。而負樣本的**只要其中不含有目標就可以了。
但需要說明的是，負樣本也並非隨便選取的。例如，你需要檢測的目標是汽車，那麼正樣本就應該是僅僅含有汽車的**，而負樣本顯然不能是一些包含天空的，海洋的，風景的**。因為你最終訓練分類器的目的是檢測汽車，而汽車應該出現在馬路上。
也就是說，分類器最終檢測的**應該是那些包含馬路，交通標誌，建築物，廣告牌，汽車，摩托車，三輪車，行人，自行車等在內的**。很明顯，這裡的負樣本應該是包含摩托車、三輪車、自行車、行人、路面、灌木叢、花草、交通標誌、廣告牌等。
另外，需要提醒的是，adaboost方法也是機器學習中的一個經典演算法，而機器學習演算法的前提條件是，測試樣本和訓練樣本獨立同分布。所謂的獨立同分布，可以簡單理解為：訓練樣本要和最終的應用場合非常接近或者一致。
否則，基於機器學習的演算法並不能保證演算法的有效性。此外，足夠的訓練樣本（至少得幾千張正樣本、幾千張負樣本）也是保證訓練演算法有效性的一個前提條件。
5樓：逆戰風雲
網上提供的級聯分類器訓練都是基於opencv_haartraining。照著上面的步驟成功訓練出了xml，但是用於識別的過程中，識別率很低。改換幾次樣本後，檢測效果還是一般。
想想估計是自haar特徵不能很好區分，所以想通過opencv_traincascade訓練下lbp。將經驗寫下來，供自己以後回顧和其它人參考。
工具/原料。
(版本以上均可)
方法/步驟。
1準備好正負樣本**，正樣本就是含有目標的**，負樣本就是不還有目標的**，建好資料夾，如圖所示。其中正樣本**最好是裁剪成同一尺寸，我這裡是建成30*30，便於後期的說明檔案的建立。**的我使用的是美圖看看，批量工具，可以批量將**改成同一尺寸。
2建立正負樣本說明檔案，在cmd下進入pos資料夾目錄裡，輸入 dir /b > 用editplus開啟該檔案，刪除最後一行，最後將名字歸一化如下所示：同樣的方法進入neg資料夾內，用同樣的方法建立描述檔案neg.
txt，用editplus開啟該檔案，只需刪掉最後一行。
3建立vec檔案：將opencv_和 opencv_traincascade.
exe放到**資料夾的上層目錄，利用opencv_應用程式在該目錄下使用如圖cmd命令：
其中的-vec是指定後面輸出vec檔案的檔名，-info指定正樣本描述檔案，-bg指定負樣本描述檔案，-w和-h分別指正樣本的寬和高，-num表示正樣本的個數。執行完該命令後就會在當前目錄下生產一個檔案了。
4使用opencv_檔案進行訓練。
首先在當前目錄下新建一個dt資料夾用於存放生成的。xml檔案。
在當前目錄使用cmd命令：
d:\>opencv_ -data dt -vec -bg neg/ -numpos 100 -n
umneg 300 -numstages 16 -precalcvalbufsize 200 -precalcdxbufsize 1000 -featurety
pe lbp -w 30 -h 30截圖如下：其中-data 輸出目錄，-numpos正樣本數目-numneg負樣本數目-numstages訓練級數。
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