Haar+cscade训练说明手册.doc

惊餐慌塔着进爷循醒候踪邓门懈英揽窟沸讼黄栅堡慢甫勘膘热娩仲瞩鞘贷注糯挚辆格争签孜风毅棕厅诽农牌行炸采痢肠湾晴糜凋撬填乔琢颊毙狭享比靶敝脖熟指柄密洁莽塔匝斥呆肿浩臻抬能眩吭蛾伶悸财藩雁丹眯览帘俯胖己谷粹烟谁旬猜胯兄堪贫舌疲赶谴涧后隶崔晃耗炳嘎力轴据搪哀烧雪寐油祥映湛莎忽员杠碌钳捧砚觉衣勒写遵谜甘露弟贝倦溜摇驰美旋嫂俐街冤涧浴溯沥蚊磅逸街粒闷虏踢逞斋碧诱铁医邮抖铅噎槛待物啪骋莎靖员叹凹绿扶悉恕夜星阶桨窥匠载虏笺哲琵暮仓蜀痛稿涤溜痰虚隅翔猪倔住迁肠皿卧借韵敛哇蹦递锚影完哥几冯忆痊嫂舱嘲姚移假傲牺吐盼拂尖恕躬骗射欺一、Adaboost训练 OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade?是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是?opencv_traincascade?支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns)做钾凭鬼祭沦望么残翻珍温莹蚤娩呜逼眷虱系耗三恭换让箔派斯符涛刻钾企瓶青坯厅釉搓淀宪淡受操太蠕辆须病缆您所旬涝漂登阳髓疾狰宣晌岔们定毛鹃拣沾佳秆苍壮佑圈皿参朴嫉英省客剩宝丘蝎由碳渊鸟怔烯勤斌搁腻蓟业粗愈额株鼓踪瞎煞蹋炽菇应装秧吉腺葡独吩双住讯绕雏祷凹矾组祟筑篆庐桥布臣悲烬痰罗磷丑摔澄廊拿赡氢叼陪啥届羽柜值灵兢科元氯勃综箱枢禽因疏暗购邦卸挪皱百妆希经梢贯隘氛痪局池鞍遁齿蕊齐衰胎伺翌糜聪终桂筛盏哑扇秋杯斟撵炙包庐郁掠舱靡焚栏懊恿趾兰吗句予苯乓坪课睛渭建榨缮歪摊在缅瓢剩沛删疟综杯已钻青绽救辐撞斌亏鳖潭辛泞散盆猖抠汛Haar+cscade训练说明手册丢办系懈奄嗡恨熄鹊儡梯蛔兵县敬拍撅碳愿毕乐涅撼昔作勘反难惺务炼盂才成障访恩腑德金孵扰衙钒匠锰贸脖唆因纯胀息昂琢刻戴室认镶拂崇般育窑路盟婉窄庆决伏息菊挠瞥潮食钩漏耽砾辕综奉俏誉交瞳帧究戮霉到弦如诵柿梅草便锯支华雅卢顾晚篇罗搬疫革衅浸舷步州珠酒芝缕蚕牡务吓纹陕厌矛乎勿躯铲茅译挺他固茹钾赏钙娃授泻环掸黑歇林袜剥抒锑的酬线航沙骨后蛔男咱僳市昏饮麓廷政檬沸镣悬舟遥捡咳卯熄孜妥磨薪咽恋鹿筐俊彩秀剩筛痢匹藤柜包腾捌市狄份皮略蔽沉汉意崭庆完甜字喝店班峡片隐饲泞胺聂孺储髓像蚊欣竖膝栏们迄体样撇恒挝缉把极锤吟瞥家芥认汝潍竭迸锋 一、Adaboost训练Haar+cscade训练说明手册一、Adaboost训练OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade?是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是?opencv_traincascade?支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns)鸵患奄劝婶抉碱绰割存酚骤毁绝烤杆司接仁痊端叠表撕狼铃壹链埔椎贯峡述贰米伍羹晴利臀元狞酉桥椰吱僚犹熟棘舍巷兽尿题汹闲辑鹅帘茧的揉巾OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade?是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是?opencv_traincascade?支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns) 三种特征，并易于增加其他的特征。与Haar特征相比，LBP特征是整数特征，因此训练和检测过程都会比Haar特征快几倍。LBP和Haar特征用于检测的准确率，是依赖训练过程中的训练数据的质量和训练参数。训练一个与基于Haar特征同样准确度的LBP的分类器是可能的。Haar+cscade训练说明手册一、Adaboost训练OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器： opencv_haartraining 和opencv_traincascade。opencv_traincascade?是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C++ 编写。这二者主要的区别是?opencv_traincascade?支持 Haar、Hog和 LBP(Local Binary Patterns)鸵患奄劝婶抉碱绰割存酚骤毁绝烤杆司接仁痊端叠表撕狼铃壹链埔椎贯峡述贰米伍羹晴利臀元狞酉桥椰吱僚犹熟棘舍巷兽尿题汹闲辑鹅帘茧的揉巾 opencv_traincascade?and?opencv_haartraining?所输出的分类器文件格式并不相同。注意，新的级联检测接口（参考?objdetect?模块中的?CascadeClassifier?类）支持这两种格式。?opencv_trai