Haar级联分类器概述——才疏学浅,难免有错误和遗漏,欢迎补充和勘误.Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。目前常用Haar-like特征的分类有：图1.Haar-like特征分类首先定义每个Haar-like特征的特征值fif_ifi为：featurevaluei=_{i}=i=weightwhite∑p∈ wite p\sum_{p\in\text{wite}}p∑p∈ wite p-weightblack∑p Eblack p\sum_{p\text{Eblack}}p∑p Eblack p
所以我有我的C++代码，我可以在linux/OSX/Android上正常运行它。现在的问题是ios。我只是想通过完整路径“/foo/blah/myapp.app/haar.xml”加载haar级联xml文件，并且有一段时间。C++无法确认文件存在，opencv也无法加载它。我是ios的新手，我知道myapp.app可能是像android.apk目录一样的压缩目录。我已经确认我找对了地方……或者至少我希望我找对了!检查我在C++中使用getcwd来获取运行目录，并使用xml文件的文件路径确认这一点。看起来很正常!我能做什么？将C++用于lib的好处是我可以为桌面/android/ios使
我正在使用OpenCV库在Hadoop中使用Spark框架进行图像检测。我能够在本地文件系统中存在Haar文件的本地模式下运行spark程序。但是我在分布式模式下读取Haar文件时出现空指针错误，尽管我已经在所有集群节点中复制了haar文件并在代码中提供了绝对路径。Stringfileloc="/home/centos/haarcascade_frontalface_alt.xml"CascadeClassifierfaceDetector=newCascadeClassifier(fileloc);Error:Causedby:java.lang.NullPointerExcepti
我想做一个识别螺丝的应用程序。每个螺丝的尺寸和形状都有一个标准，并且有软件提供每个螺丝的360度3d模型(例如Autocad)我想知道是否有任何方法可以采用现有模型(某种扩展)并从中创建一个Haar分类器。如果不清楚，我不想为每个模型拍摄数千张照片。我想以某种方式重用现有模型谢谢 最佳答案 简而言之:我认为这是不可能的，除非你能够根据各种光照条件逼真地渲染你的3D模型。Haar和LBP分类器确实使用了某种纹理信息，所以纯粹的形状信息是不够的，afaik。(因此，代替HAAR，HoG可能更适合也可能不适合这种方法)对于haar分类器训
我开发了一个项目，使用OpenCV库通过摄像头跟踪人脸。我使用带有haarcascade_frontalface_alt.xml的haar级联来检测人脸。我的问题是，如果从网络摄像头捕获的图像不包含任何人脸，则检测人脸的过程非常缓慢，因此连续向用户显示的来自相机的图像会延迟。我的源代码:voidcamera(){Stringface_cascade_name="haarcascade_frontalface_alt.xml";Stringeye_cascade_name="haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml";CascadeClassifierfac
我正在尝试训练HaarCascade来检测手部。我有一个大小为1000的vec文件。我有40张正面图片和600张负面图片。我试过放弃我的正面形象和负面形象。当我运行以下命令时，我收到以下错误:opencv_traincascade-dataclassifier-dataclassifier-vecsamples.vec-bgnegatives.txt-numstages20-minHitRate0.999-maxFalseAlarmRate0.5-numPos1000\-numNeg600-w80-h40-modeALL-precalcValBufSize1024\-precalcId
我收到这个错误。AttributeError:module'cv2'hasnoattribute'CV_HAAR_SCALE_IMAGE'将我的OpenCV升级到3.1.0之后。这些我都试过了。cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE还有这个。cv2.CV_HAAR_SCALE_IMAGE但还是一样的错误。我去这里，http://docs.opencv.org/3.1.0/d9/d31/group__objdetect__c.html#ga812f46d031349fa2ee78a5e7240f5016但是我找不到关于常量存储在哪个对象中的任何信息。
我正在使用从MITcarsdataset训练的Haar级联分类器在OpenCV中检测车辆(使用OpenCV提供的实用程序进行训练)。这在Debug模式下编译时工作得相当好，但在Release模式下编译时，级联根本不会进行任何检测。在下面的测试图像上运行以下代码会在Debug模式下进行检测，但在Release模式下不会进行检测(此行为在我的数据序列中的所有图像中继续存在)。您能否说明为什么会发生这种情况，更重要的是，在Release模式下运行时我可以做些什么来获得检测？CascadeFile代码cv::MattestImage=cv::imread("testImage.png",0);
