級聯分類器（CascadeClassifier）

阿新 • • 發佈：2018-03-06

class tis scale int div aar ron span cas

成員函數detectMultiScale()，檢測人臉圖像

void detectMultiScale(
　　const Mat& image,
　　CV_OUT vector<Rect>& objects,
　　double scaleFactor = 1.1,
　　int minNeighbors = 3,
　　int flags = 0,
　　Size minSize = Size(),
　　Size maxSize = Size()
);

image：待檢測灰度圖像

objects：被檢測物體的矩形框向量

scaleFactor：前後兩次相繼的掃描中搜索窗口的比例系數，默認為1.1 即每次搜索窗口擴大10%

minNeighbors：構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數如果組成檢測目標的小矩形的個數和小於minneighbors - 1 都會被排除

　　　　　　　　如果minneighbors為0 則函數不做任何操作就返回所有被檢候選矩形框

flags：若設置為CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING 函數將會使用Canny邊緣檢測來排除邊緣過多或過少的區域

minSize，maxSize：用來限制得到的目標區域的範圍

級聯分類器（CascadeClassifier）

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opencv3.0訓練自己的級聯分類器（traincascade)，將已經生成的stage.xml合成最終的分類器xml

最近一段在用opencv自帶的分類器訓練函式訓練分類器，遇到了一點問題：分類器預設的stage=20太深，當訓練到第6層時，已經收斂，而由於訓練資料非常多，再往下訓練非常耗時（已經卡住三天了），因此我就想，如何把目前生成的6層弱分類器連線起來，當做最終的分類

使用級聯分類器實現人臉檢測（OpenCV自帶的數據）

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目標檢測（從樣本處理到訓練檢測）訓練級聯分類器

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訓練自己的Adaboost級聯分類器並識別物體（二）

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人臉檢測（Haar特徵+Adaboost級聯分類器）

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OpenCV開發筆記（五十五）：紅胖子8分鐘帶你深入瞭解Haar、LBP特徵以及級聯分類器識別過程（圖文並茂+淺顯易懂+程式原始碼）

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OpenCV開發筆記（七十一）：紅胖子8分鐘帶你深入級聯分類器訓練

前言紅胖子，來也！做影象處理，經常頭痛的是明明分離出來了（非顏色的），分為幾塊區域，那怎麼知道這幾塊區域到底哪一塊是我們需要的，那麼這部分就涉及到需要識別了。識別可以自己寫模板匹配、特徵點識別、級聯分類器訓練識別。本文章就是講解級聯分類器的訓練與識別。明確目標目標是識

OpenCV中基於Haar特徵和級聯分類器的人臉檢測(三）

使用機器學習的方法進行人臉檢測的第一步需要訓練人臉分類器，這是一個耗時耗力的過程，需要收集大量的正負樣本，並且樣本質量的好壞對結果影響巨大，如果樣本沒有處理好，再優秀的機器學習分類演算法都是零。今年3月23日，微軟公司在推特（Twitter）社交平臺上推出了一個基於機

級聯分類器CascadeClassifier.detectMultiScale()

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【OpenCV3】級聯分類器目標檢測——cv::CascadeClassifier簡介

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機器學習：貝葉斯分類器（二）——高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現

mod ces 數據大於等於即使平均值方差很多 mode 一高斯樸素貝葉斯分類器代碼實現網上搜索不調用sklearn實現的樸素貝葉斯分類器基本很少，即使有也是結合文本分類的多項式或伯努利類型，因此自己寫了一遍能直接封裝的高斯類型NB分類器，當然與真正的源碼相

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貝葉斯分類器（二）

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LBP特徵 LBP（Local Binary Pattern，區域性二值模式）是一種用來描述影象區域性紋理特徵的運算元；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood 在199

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