OpenCV中的Haar级联分类器数据:
我找不到有关在 OpenCV 中用于训练 Haar 分类器的数据的任何信息.我想知道这些分类器的生成方式、数量和方式(手动或通过程序). 您可以在 ..OpenCV2.3.1\opencv\data\haarcascades.. 目录中找到这些分类器的 xml 文件.谢谢 解决方案 这篇研究论文包含了答案 检测级联的经验分析快速对象的增强分类器Rainer Lienhart 博
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haar 训练 OpenCV 断言失败
我正在尝试使用 3340 个正图像和 1224 个负图像在 OpenCV 中为行人训练一个类似于 haar 的分类器.(在 .txt 文件中，我保留负图像名称，即底片(1).bmp，在 txt 文件中，我保留正图像名称，即图片(1).bmp 1 0 0 64 128.实际上正样本已经是行人的裁剪图像，所以我只需要为每张图像指定一个正样本. 在训练过程中的某个时刻，它会停下来并说: “O
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在没有包的情况下在python中实现Haar小波
我正在尝试编写代码以实现离散小波变换(haar wavelet dwt)，而无需在python中使用包. 到目前为止，我已经找到了一个链接，它们在其中实现了类似的功能，该链接是这个小波变换的实现对吗?.它在运行时不会给出任何错误，但最终结果是不正确的.我运行的代码是: def离散HaarWaveletTransform(x):N = len(x)输出= [0.0] * N长度＝ N>1个
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这个小波变换实现正确吗?
我正在寻找FFT的替代方法，以便在python中创建频谱图分析仪.我听说小波变换比短时FFT更快，并且提供了更好的时间精度.我读了这篇Wikipedia文章，其中介绍了Java中的Haar小波变换实现: https://en.wikipedia.org/wiki/Discrete_wavelet_transform#Code_example 我将其残酷地转换为python，但是我不知道
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使用带有眼睛和嘴角点的OpenCV进行面部特征检测
我正在研究面部特征检测项目，并且使用带有Haarcascade xml文件的OpenCv来检测眼睛，鼻子和嘴巴.但是，我想拥有眼睛和嘴角点以及鼻子中心.目标是使用它来预测情绪.我发现此链接显示了它是如何工作的，我需要使用JAVA来获得此结果.有人可以帮我吗? 先谢谢了. http://cmp.felk.cvut.cz/~uricamic/flandmark/ 在这一部分中，我们接
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如何使用Open CV检测哈欠
我正在开发一个iOS应用程序，需要检测用户何时打哈欠。 我所做的是包括Open CV并使用haar级联查找面孔，以及然后在面孔内找到嘴巴（也是使用haarcascade）。 我遇到的麻烦是我相信能够很容易地发现哈欠像做某事一样喜欢（face.y - mouth.y）
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哈尔级联分类器OpenCV中的数据：
我在OpenCV中找不到用于训练Haar分类器的数据的任何信息。我想知道什么样的，多少和如何（手动或通过程序）生成这些分类器。 您可以在 .. OpenCV2.3.1 \opencv\data\haarcascades .. 目录中找到这些分类器的xml文件。感谢 解决方案 此研究论文包含答案 快速对象的增强分类器的检测级联的经验分析 Rainer Lienhart博士的检测
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哈尔训练OpenCV断言失败
我试图在OpenCV中使用3340正图像和1224负像来训练一个类似haar的分类器。 （在.txt文件中我保留负图像名称，即负像（1）.bmp，在txt文件中我保留正数，即图片（1）.bmp 1 0 0 64 128. 其实积极的例子已经裁剪的行人图像，所以我只需要指定每个图像一个正样本）。 在训练过程中的某一时刻，它停止并说： “Opencv错误：未知函数中的断言失败（eleme
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在openCV中的小波变换
有人试图在opencv或C ++中实现DWT吗？ 我看到这个主题的旧帖子，我没有发现它们对我有用，因为我需要一个近似系数和细节作为小波变换的结果。 我试图将此（ http://wavelet2d.sourceforge.net/ ）添加到我的项目，但它不工作，以及计划。 这是简单的，因为结果参数我需要近似系数和细节： void haar1（float * vec，int n，
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如何使用Haar小波来检测图像上系？
所以，我有图片类似这样 我想是这样的（我hevent画我希望所有的行，但我希望你能得到我的想法） 我想用SURF（（快速鲁棒特征）是一个强大的图像描述符，由赫伯特·湾等psented第一$ P $，2006年），或东西，是基于二维Haar小波响应款项，使一个有效地利用积分图像寻找图像的所有直线。我想获得相对于图片像素的coords就行了终点。 因此，在这个图片上找到顶部瓦片和th
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