问题标签 [haar-classifier]
For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.
python - 在openCV中，如何从python中opencv_createsamples生成的矢量文件中加载图像？
脚本 opencv_createsamples 创建 .vec 文件，其中包含训练级联所需的所有图像。
我想知道是否有办法将图像直接从该文件加载到 python 脚本。
谢谢你。
c++ - haar级联训练时出现bad_alloc（）错误
一个星期以来，我们一直被困在 haar 级联训练的一个问题上。实际上，我们正在按照本教程http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html创建级联 xml 文件。但是在最后一个命令
我们得到一个错误：
图像规格为：45 张正片和 45 张负片（尺寸均为 90 X 100）。我已确保 samples.vec 存在于同一文件夹中，并且还尝试将 2048 用于 precalcValBufSize 参数。请帮助我们！
opencv - 如何解释训练结果？
我的 haartraining 程序目前正在我的计算机上运行。我正在使用 1700 个正样本和大约 1300 个负样本。我已经运行了以下命令行：
目前，报告如下：
所以到了训练的第二阶段结束时，我仍然看到 0.4 的 False Alert 比率。在一些教程之后，我一直在选择一个 10 级级联。我在某处读到一个好的分类器应该在 10^-5 FA 左右，所以我猜想在第 2 阶段结束时为 0.404，在第 10 阶段结束时很难达到 10^-5 FA 率。 我对吗 ？我应该停止并改进我的阴性和阳性样本吗？
[编辑] 我想我对每个阶段的 FA 率和一般接受率感到困惑......
另一个问题出现在我的脑海中：舞台数量的影响是什么？性能与速度？
opencv - Haar-Cascade 分类器的精度调优
我正在使用 Haar-Cascade 分类器来检测人脸。
我目前面临以下功能的一些问题：
相框是我要扫描的照片。
face_cascade 是分类器。
matlab - matlab中不同物体检测方法的ROC曲线
对象识别方法有很多种，其中一些已经在 Matlab 环境中开发。我想知道是否有一种方法可以使用 RoC 曲线评估它们。例如，可以训练 Matlab 中的 vision.CascadeObjectDetector 使用 Haar、LBP 和 HoG 作为训练特征，我想看看每个人的 RoC 曲线。
python - Haar 训练：函数中的错误 (-215)_img.row * _img.cols == vecSize
我正在尝试训练 Haar Cascade 来检测手部。我有一个大小为 1000 的 vec 文件。我有 40 个正图像和 600 个负图像。我已经尝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：
中止（核心转储）
我尝试降低阳性计数并重新执行整个过程，但仍然收到相同的错误。有什么建议么？
顺便说一句：我正在关注以下教程：http ://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html
谢谢
c# - 创建 Haarcascade 分类器
我正在寻找一种简单的方法来为 haarcascade 创建汽车分类器（我知道互联网上已经有一些分类器）我需要在前视图上对其进行训练，因为我正在研究一种检测来自的汽车的事故预防在后面
我一直在寻找一个很棒的教程好几个星期，但他们只是不工作或者有什么问题（断开的链接）
我正在使用 Windows 和 c# (EmguCV)，并且我正在使用最新的 dll 文件（因为很多功能已被弃用）
提前致谢！
opencv - HaarTraining：再次执行第 0 阶段和 txt 文件
当 Haar 训练完成第 0 阶段，输出一个 txt 文件并且没有 .xml 并决定再次执行第 0 阶段时，这意味着什么？
谢谢
顺便说一句：这可能与我在使用 opencv_traincascade 时遇到问题的另一篇文章有关，所以我决定使用 haartraining，这发生了：Haar Training: error (-215)_img.row * _img.cols == vecSize在功能上
以下是来自一次 Haar 培训执行的回复。它完成第 0 阶段，然后再次开始，如下所示：
第一阶段 0
第二阶段 0 进行中：
computer-vision - 远不如物体分类器的物体检测器的解决方案
我已经建立了一个分类器，它在对某些感兴趣的对象进行分类时具有很高的准确性，给定的图像只关注那些对象。
然而，当同样的分类器应用于使用选择性搜索或滑动窗口扫描较大图像的对象检测器时，检测器的性能非常低。
我不明白为什么。这在计算机视觉中正常吗？解决方案是什么？
opencv - OpenCV：Lucas Kanade 应用于特定区域（检测面部特征）
我正在尝试使用带有 Haar Cascade 分类的 Lucas Kanade 算法进行人脸跟踪。Lucas Kanade 是成功的，可以跟踪用户，但不幸的是，一些检测点的好功能被浪费在了后台的角落。我希望使用 Haar Cascade 的能力来检测事实以获取检测到的人脸的坐标，并将 Lucas Kanade 应用于该限制区域内。
基本上，我想使用 Haar Cascade 来检测事实，获取 x、y、w 和 h 值，并使用这些坐标在该受限区域内应用 Lucas Kanade（这样就不会浪费在为背景分配好的特征上，而且只有检测到面部特征）
执行 Lucas Kanade 算法的代码行是以下代码：
我怎么做？
代码：