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如何利用opencv进行样本训练

归档日期:08-18       文本归类:正例      文章编辑:爱尚语录

  长期从事计算机组装,维护,网络组建及管理。对计算机硬件、操作系统安装、典型网络设备具有详细认知。

  首先,利用样本(大约几百幅样本图片)的 harr 特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器。

  分类器中的级联是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中,被检窗口依次通过每一级分类器, 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了,全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。

  分类器训练完以后,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车或人脸)分类器输出为1,否则输出为0。为了检测整副图像,可以在图像中移动搜索窗口,检测每一个位置来确定可能的目标。为了搜索不同大小的目标物体,分类器被设计为可以进行尺寸改变,这样比改变待检图像的尺寸大小更为有效。所以,为了在图像中检测未知大小的目标物体,扫描程序通常需要用不同比例大小的搜索窗口对图片进行几次扫描。

  boosted 即指级联分类器的每一层都可以从中选取一个boosting算法(权重投票),并利用基础分类器的自我训练得到。

  训练样本分为正例样本和反例样本,其中正例样本是指待检目标样本(例如人脸或汽车等),反例样本指其它任意图片,所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如,20x20)。

  负样本可以来自于任意的图片,但这些图片不能包含目标特征。负样本由背景描述文件来描述。背景描述文件是一个文本文件,每一行包含了一个负样本图片的文件名(基于描述文件的相对路径)。该文件必须手工创建。

  正样本由程序craatesample程序来创建。该程序的源代码由OpenCV给出,并且在bin目录下包含了这个可执行的程序。

  背景色(假定当前图片为灰度图)。背景色制定了透明色。对于压缩图片,颜色方差量由bgthresh参数来指定。则在bgcolor-bgthresh和bgcolor+bgthresh中间的像素被认为是透明的。

  如果指定,每个样本会被显示出来,按下esc会关闭这一开关,即不显示样本图片,而创建过程继续。这是个有用的debug选项。

  注:正样本也可以从一个预先标记好的图像集合中获取。这个集合由一个文本文件来描述,类似于背景描述文件。每一个文本行对应一个图片。每行的第一个元素是图片文件名,第二个元素是对象实体的个数。后面紧跟着的是与之匹配的矩形框(x, y, 宽度,高度)。

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