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搜索资源列表

  1. OpenCV使用指南HARR训练过程说明文档

  2. OPENCV中，HARR训练过程说明文档 包括特征提取，级联分类器训练

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-07-15
    • 文件大小：313344
    • 提供者：biaobiao009

  1. 如何用OpenCV训练自己的分类器 doc txt

  2. 自己整理得资料 如何用OpenCV训练自己的分类器 doc txt OpenCV 训练 分类器 harr xlm

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-12-25
    • 文件大小：64512
    • 提供者：wangleitongxing

  1. ChainCascade,harr特征进行分类器训练

  2. ChainCascade,harr特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器,训练目标特征,检测物体,这是从opencv库转化成vc++源代码,有一位博士完成,很不错

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：268288
    • 提供者：hhg19860419

  1. 87360992形态学操作opencv

  2. ChainCascade,harr特征进行分类器训练,得到一个级联的boosted分类器,训练目标特征,检测物体,这是从opencv库转化成vc++源代码,有一位博士完成,很不错

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2010-05-10
    • 文件大小：875520
    • 提供者：hhg19860419

  1. 基于oencv的人脸检测系统

  2. 静态图像中的人脸检测，首先，利用样本的 Haar 特征进行分类器设计，再通过Adaboost算法的学习得到一个级联的boosted分类器；然后， 利用训练好的分类器进行人脸检测，在此理论基础上，采用了Visual C++和OpenCV图像开发库联合编程的方式，充分利用计算机视觉类库OpenCV中提供图像处理函数，从而很大程度上提高了程序的运行速度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-06-07
    • 文件大小：280576
    • 提供者：iamseeking

  1. opencv读取计算机摄像头视频，利用harr特征检测人脸并显示

  2. 利用opencv库函数，从计算机自带的摄像头读取视频，利用opencv库的人脸harr特征库训练分类器，从读取的视频逐帧检测harr特征，利用分类器检测人脸，在图像帧中用圈标注出来

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2013-01-02
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zhumm1990

  1. AdaBoost等MatLab代码

  2. 本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。 包括： 1、图片预处理； 2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法； 3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性； 4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法 5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-03
    • 文件大小：262144
    • 提供者：kofsky

  1. AdaBoost等MatLab代码（带测试数据）

  2. 本人研究生阶段写文档所写的Matlab代码。 包括： 1、图片预处理； 2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法； 3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性； 4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法 5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost 前面一次上次没有带测试数据。这次带上测试数据。 http://download.csdn.net/download/kofsky/4954247

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2013-06-09
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：kofsky

  1. OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法

  2. 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 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，

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2013-12-13
    • 文件大小：114688
    • 提供者：buwan86658

  1. adaboost训练的汽车分类器文件

  2. 选了2000多个汽车正样本和7000多个汽车负样本，提取harr特征，用adaboost训练了一个星期得到的汽车分类器文件，检测率高达百分之九十五以上，信不信，试试就知道了！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-09-02
    • 文件大小：560128
    • 提供者：lc900411

  1. adaboost训练的汽车分类器文件

  2. 选了2000多个汽车正样本和7000多个汽车负样本，提取harr特征，用adaboost训练了一个星期得到的汽车分类器文件，检测率高达百分之九十五以上，信不信，试试就知道了！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-10-05
    • 文件大小：560128
    • 提供者：u013159804

  1. harr分类器训练.rar

  2. harr分类器训练.rar

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-02-16
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：zhaoyouqun

  1. 人眼检测样本

  2. 手动从BIOID库和MIT库截取人眼样本，左眼和右眼分开截取，分别有2254张，未进行归一化处理，归一化之后可以用作harr特征训练的输入样本，最终训练出人眼检测的分类器，由于是手工截取，耗时2周多时间完成。

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2015-09-27
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：strawberry19

  1. MATLAB代码之图像处理

  2. 本人从别人那看到的文档Matlab代码。 包括： 1、图片预处理； 2、特性提取：颜色、灰度共生矩阵、灰度差分、Harr-Like、等多个特征提取算法； 3、特性选择：从特征向量中选取有效的特性； 4、基础算法：AdaBoost的训练与测试; Bayes算法 5、AdaBoost的改进：Boosting, CastBoost、FloatBoost 前面一次上次没有带测试数据。这次带上测试数据。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-01-12
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：u012313264

  1. 人脸检测小程序（harr 级联，opencv自带的训练器）

  2. 本程序适合opencv初学者，IDE VS2012，库 OPENCV2.4.9，利用本身自带的人脸眼睛分类器，代码注释详尽，鲁棒性好

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-12-14
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_34162185

  1. harr人脸识别训练好的分类器

  2. 利用opencv自带harr分类器训练的人脸识别分类器，准确率还不错

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-03-19
    • 文件大小：859136
    • 提供者：qq_38782065

  1. 基于AdaBoost算法的人脸检测，matlab实现，有训练样本

  2. 基于AdaBoost算法的人脸检测，包含harr特征的训练和data。经过实测是可以运行起来的代码。需要的可自行下载。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_40896597

  1. harr_cascade_data.zip

  2. 使用利用harr特征训练的级联分类器，其中包括了人脸检测，眼睛检测，鼻子等

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-22
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：plsong_csdn

  1. 牌照-检测器：基于Retinaface车牌检测，全新模型仅1.8MB-源码

  2. 使用RetinaFace进行车牌检测 距离上次车牌检测模型更新已经过了一年多的时间，这段时间也有很多快速，准确的模型提出，我们利用单一物体检测算法Retinaface进行了车牌检测模型的训练，通过测试，检测效果和适用性都更突出，支持的模型也更加丰富。 我们开源版本的检测算法经过了多个版本互换，考虑到检测的效率跟随准确率，原始版本逐步淘汰，从最初的基于LBP和Harr特征的车牌检测，发现的小伙伴可以参考train-detector（ ）这个仓库；到后来逐步的采用深度学习的方式，我们的上一个版本采

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42101056

  1. 基于深度信息的弱光条件下人脸检测

  2. 为了解决弱光环境下人脸检测问题, 研究基于深度信息的人脸快速定位方法. 首先, 使用2D Chamfer Match 方法实现人脸的快速预定位, 并对定位人脸进行区域增长和增强运算; 然后, 使用AdaBoost 算法结合扩展的Harr 特征训练出弱光条件下人脸检测的强分类器, 以实现准确的人脸定位. 实验表明, 在弱光条件下, 基于深度信息实现人脸定位和过滤, 可以减小搜索范围, 加快检测速度, 具有较强的鲁棒性和时效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：815104
    • 提供者：weixin_38587705