- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我正在尝试构建一个分类器来检测热图像中的人脸。所以我尝试使用 Haar、LBP 和 HOG 分类器进行训练。我在 Windows 上使用 OpenCV 2.4.8。
opencv_traincascade.exe -data haarcascades -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 250 -numStages 24 -numNeg 900 -w 24 -h 24
我总共有 307 个阳性样本。负样本的大小为 75x75。对于这三种情况中的每一种,训练都停留在特定阶段——Haar 较早(第 12 阶段),LBP 较晚(第 14/15 阶段)。我减少了底片的数量(最多 200 个),但这意味着训练会在后期停滞不前。自 2 天以来,培训没有进展。没有底片被消耗,命令窗口看起来像这样 -
===== TRAINING 14-stage =====
<BEGIN
POS count : consumed 255 : 262
还有
请让我知道我做错了什么。谢谢。
最佳答案
我自己也遇到过类似的问题。问题是每个阶段的分类器都会采用那些在前一阶段被分类为正例的负例。所以发生的事情是没有一个负样本被归类为正样本,代码进入无限循环试图找到一个。我通过更改源代码解决了这个问题,这样算法在找不到任何负面示例并仅使用分类器的前几个阶段后终止。如果您不想更改代码,请尝试添加更多反例或减少阶段数。
关于opencv - 无限循环: Haar, LBP,opencv的HOG traincascade卡住了,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22440647/
所以,我有 20 个正样本和 500 个负样本。我使用 createsample 实用程序创建了 .vec 文件。现在,当我尝试使用 traincascade.exe 实用程序训练分类器时,遇到以下错
我在 Windows 上使用 OpenCV 2.4.7。我正在使用 TrainCascade 使用以下命令为眼镜训练新的 Haar 级联: opencv_traincascade -data trai
我想通过 opencv_traincascade 训练 haar 级联。 之后 opencv_traincascade -data result/apple/ -vec samples/sample.
我正在使用 createsamples.exe 和 traincascade.exe 来训练面部痣检测器。 我使用了 150 张正面图像(人脸图像),其中每张图像包含几颗痣,总共(所有 150 张图像
不太确定哪里出了错-我正在尝试使用自己拍摄的+/-图像训练OpenCV进行对象检测。所有步骤都可以正常运行,但是最终我的Python脚本不会读取XML级联文件(但会加载内置的面部检测文件之一)。 对于
目前,我正在训练一些数据,并且处于第十一个阶段。然而,我今天大部分时间都坐在这里,没有移动到第 12 阶段。第 1-10 阶段用了不到 18 小时完成,我的接受率接近 10^-7 低。我想知道是否
我正在尝试训练级联分类器来检测图像中的鹿。问题是我的分类器总是在输入图像的正中心恰好返回一个正命中。对于测试图像、来自正集的训练图像和来自负集的训练图像都是如此。 对于我的正向训练集,我使用的是来自
当我尝试使用 opencv 的 traincascade.exe 时遇到一个问题,我有 20 个正样本和 100 个负样本。也许,它的样本很少,但我只想测试如何使用 opencv 的 traincas
这是我第一次尝试使用opencv的级联训练机制。我正在尝试基于一个由一个正面图像和 3 个负面图像组成的小图像集。我关注了instructions of the official opencv doc
我正在尝试使用 traincascade 实用程序使用 OpenCV 中的 LBP 功能创建头部检测器。我希望头部检测器会产生类似于 Vladim Pivarevsky 创建的 OpenCV 侧面的结
我正在尝试创建训练样本(并随后训练分类器)。我对 createsamples 和 traincascade 中使用的 -h 和 -w 参数感到困惑。我看到的示例通常对这些使用较小的值,但我的训练图像(
在过去的几天里,我一直在研究 createsamples 和 traincascade 方法以生成汽车级联分类器。很多人都像我一样,发现自己不知道如何克服所有错误和问题,所以在这篇文章中,我将尽可能解
我有大约 931 个裁剪正样本和 1162 个负样本(非感兴趣对象)。裁剪后的图像分辨率为 54x12,并放置在一个文件夹中。包含正样本的 .txt 文件看起来像这样:picture1.bmp 1 0
我运行 opencv_traincascade,但我从未达到阶段 0 的预计算时间。 编辑:我的问题似乎与 LBP 训练有关。我将 featureType 更改为 HAAR,下面的分类器在几分钟内完成
有人知道 OpenCV 错误:断言失败 _img.cols == winSize.width 是什么意思吗?我不熟悉 haar 训练(=traincascade)的新实现,也无法在 wiki 中找到任
我在 VS 2015 中使用 CUDA、英特尔 TBB、英特尔 MKL 构建了 OpenCV 3.4,如 this 当我运行 traincascade 进行分类器训练时,CPU 使用率为 100%,但
我是一名优秀的程序员,十分优秀!