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如何更改 OpenCV 中 cvSave 的路径和权限？

我正在进行训练，在所有阶段完成后，我收到一个错误：

问题似乎与函数 cvSave 中的路径和权限有关，但我不确定如何更改这些，或者它们有什么问题。任何解决此问题的帮助表示赞赏。

我正在使用 OpenCV 来检测相机拍摄的图片中的人脸。但我意识到有些脸没有正面，眼睛也没有聚焦在相机上。我在哪里可以找到 haar cascades xml 文件，该文件仅用于正面而没有任何倾斜，并且眼睛必须专注于相机。有人有这样的xml文件吗？请帮我。

也许我的英语不好。所以如果你不明白我在这里提到的。请让我知道，我将对其进行更改以使其更清楚易懂。希望你能帮助我。太感谢了。

我正在关注http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html来训练我的级联分类器，它在我的数据文件夹中创建了一些文件夹，我想使用 convert_cascade 可执行文件创建 xml 文件，但它会弹出上面的错误，即使我在工作目录中设置了环境变量并创建了符号链接，但我在我的 lib 文件夹中找不到任何 libml.so.2.1。我见过 libopencv_ml.so.2.4 和 linopencv_ml.so.2.4.9。即使我创建了指向这些文件的符号链接，它仍然会在错误消息上方弹出。任何可能的解决方案。我搜索了一切。如果有人知道答案，请帮助我。

我已经看到 OpenCV 中有 2 个不同的 Haar Cascade 数据集。例如，看一下haarcascade_upperbody.xmland haarcascade_mcs_upperbody.xml。这是什么新mcs东西？我可以监控的唯一区别haarcascade_mcs_upperbody.xml是提供了一种比另一种更好的结果。

那么，有人可以解释一下这两种类型之间的区别吗？在训练我自己的数据集时，如何在这两者之间进行选择？

我正在尝试使用 OpenCV 和 C++ 检测手部。

我能够在图像中存在人手的情况下找到手的轮廓（正图像）。基本上我正在寻找最大的轮廓并将其视为手部轮廓。假设在给定的图像中手不存在，那么我将采用任何轮廓并将其视为手。

所以我开始思考是否可以使用 haar 级联来确定手的矩形并专注于该区域，但我尝试在线搜索 xml 但我认为它不像面部检测那样可用。

那么给定一张图像，我如何从一组轮廓中确定哪个是手的？

我试图了解 haar 分类器是如何工作的。我在这里阅读opencv文档：http: //docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.html，看起来你基本上训练了一组数据来获得类似模板的东西。然后将模板放在要检查的实际图像上，然后检查每个像素以查看它是否可能是您要查找的内容。所以，假设这是正确的，我站起来看下面的照片，我不明白。这些块是否应该代表“可能”和“不太可能”的区域？提前致谢

我知道类似 haar 的特征的一般概念以及如何使用积分图像计算形状。

但是我的问题是，在定义形状并计算积分图像之后如何获得特征。

意思是，我是否将形状应用于每个可能的位置（类似于高斯滤波器）？积分图像是否平铺并在每个平铺上计算形状？还是图像中形状的位置是固定的并且必须预先定义？

在那之后，分类器训练的特征到底是什么？例如，如果图像是平铺的，新的“图像”（将所有平铺组合成一个矢量）是特征还是每个平铺都是独立的特征？

我发现的所有内容都只是说“将其插入代码库 XY”。

我正在研究 JSFEAT，但是当我开始使用这个库时，该函数无法访问。资源在：

期望执行 1 和 2 提示，但只有 1 得到，而 2 没有……请帮助我访问它。是对的吗？？？

我是 OpenCV 的新手，想开发一个程序，该程序接受摄像头输入并将其与对象的已知图像进行比较，该对象将作为 .jpg 图像输入，并且如果网络摄像头的输入与输入的图像匹配达到一定的准确性，然后应该显示一些消息等，表明已找到所需的对象。例如：如果我在网络摄像头之前获得了一条计算机电缆，则需要对其进行检测并与我输入程序的计算机电缆的图像进行比较。

我已经尝试了很多技术，发现模板匹配是有效的，如以下链接中所述--- 实时模板匹配 - OpenCV，C++

然而，在绘制矩形并获得 roiImage 之后。我想将它的可能性与我磁盘上的已知图像（在 opencv 工作目录中）进行比较。为此，我尝试将 roiImg 和我的其他图像转换为 HSV 格式，并根据算法获得 4 个值。

我试图结合这两个代码，但它似乎不起作用，因为 roiImg 是在运行时生成的，并且无法使用 imread 与其他 2 个图像进行比较。

}

我正在尝试使用 opencv 级联实现人脸检测 viola jones 分类器。这是我正在使用的代码：

问题是它说这是 opencv 中的 viola jones 实现，通常需要 30fps 才能运行（来自作者方面），但它需要 6 秒才能运行正常的高清图像以进行 1920x1080 左右的人脸检测。我想问一下实施是否正确，或者我实施该方法的方式有什么问题，有什么办法可以让它更快吗？cascade.xml 是我使用示例图像训练的文件。谢谢你。