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OpenCV训练分类器Adaboost__使用方法

上传者: 2020-06-13 15:42:03上传 DOC文件 112KB 热度 31次
目标检测方法最初由PaulViola[Viola01]提出,并由RainerLienhart[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,就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽车
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用户评论
码姐姐匿名网友 2020-06-13 15:42:03

写的很不错,推荐大家看,可以帮助初学者很好的理解和使用opencv的adaboost。