人臉識別自己訓練模型
Python程式碼。圖片要記得同一尺寸,放到sample_positive資料夾裡。
負樣本資料要Python趴圖片。
主要生出二進位制的vector檔案,執行bat時候系統報錯少了D:\opencv\opencv3-3\opencv\build\x64\vc14\bin 裡面opencv_world330.dll檔案。放到同級目錄下就可以了。
bat換行不能亂來
大小寫ALL錯了
-nstages 預先設定的分類器級數,但是如果你的負樣本不給力的話,這句有跟沒有一樣,就是報這個引數不行,跑步起來。
-npos 每級需要的正樣本的數目,這個值一定不要超過你的真實正樣本的值(比如50張正樣本,你就 設為45),不然就會assert報錯,具體原因並不清楚,有點莫名其妙!
.樣本選擇的原則是:數量越多越好,儘量高於1000;樣本間差異性越大越好
3.正負樣本比例為1:3最佳,尺寸為20x20最佳
相關推薦
人臉識別自己訓練模型
1資料準備。Python程式碼。圖片要記得同一尺寸,放到sample_positive資料夾裡。負樣本資料要Python趴圖片。主要生出二進位制的vector檔案,執行bat時候系統報錯少了D:\opencv\opencv3-3\opencv\build\x64\vc14\bin 裡面opencv_world
TensorFlow使用object detection訓練並識別自己的模型
point name mode 添加 asr with pipeline stderr powers 使用object detection訓練並識別自己的模型 1.安裝tensorflow(version>=1.4.0) 2.部署tensorflow models
使用object detection訓練並識別自己的模型
1.安裝tensorflow(version>=1.4.0) 2.部署tensorflow models - 在這裡下載 - 解壓並安裝 - 解壓後重命名為models複製到tensorflow/目錄下 - 在linux下 - 進入
OpenCV實踐之路——人臉識別之二模型訓練
本文由@星沉閣冰不語出品,轉載請註明作者和出處。在之前的部落格人臉識別之一資料收集和預處理之中,已經下載了ORL人臉資料庫,並且為了識別自己的人臉寫了一個拍照程式自拍。之後對拍的照片進行人臉識別和提取,最後我們得到了一個包含自己的人臉照片的資料夾s41。在部落格的最後我們提到
pytorch人臉識別——自己製作資料集
這是一篇面向新手的博文:因為本人也是新手,記錄一下自己在做這個專案遇到的大大小小的坑。 按照下面的例子寫就好了 import torch as t from torch.utils import data import os from PIL import Image import numpy as
pytorch人臉識別——自己制作數據集
遇到 roo sent 模型 optimizer seq orm ini split 這是一篇面向新手的博文:因為本人也是新手,記錄一下自己在做這個項目遇到的大大小小的坑。 按照下面的例子寫就好了 import torch as t from torch.utils im
opencv 人臉識別 二 訓練和識別
上一篇中我們對訓練資料做了一些預處理,檢測出人臉並儲存在\pic\color\x資料夾下(x=1,2,3,...類別號),本文做訓練和識別。為了識別,首先將人臉訓練資料 轉為灰度、對齊、歸一化,再放入分類器(EigenFaceRecognizer),最後用訓練出的model進行
人臉識別之DeepFace模型
之前瞭解過了DeepID和FaceNet網路結構,但根據一些部落格的說法DeepFace是深度學習用在人臉識別領域的奠基之做,所以也看了一下DeepFace的理論,現在主要將自己的理解梳理一下,如理解有誤希望能及時指出。 首先還是給出文章的地址,想看文章的朋友可以點選連結下
opencv_人臉檢測、模型訓練、人臉識別
nbsp tro python3.6 pychar 入門 tex 幫助 family ext 人臉檢測、模型訓練、人臉識別 2018-08-15 今天給大家帶來一套人臉識別一個小案例,主要是幫助小夥伴們解決如何入門OpenCV人臉識別的問題,現在的AI行業比較火熱,
基於Python3.7和opencv的人臉識別(含資料收集,模型訓練)
前言 第一次寫部落格,有點緊張和興奮。廢話不多說,直接進入正題。如果你渴望使你的電腦能夠進行人臉識別;如果你不想了解什麼c++、底層演算法;如果你也不想買什麼樹莓派,安裝什麼幾個G的opencv;如果你和我一樣是個還沒入門的小白,但是想體驗一下人臉識別的魅力。那麼恭喜你,這篇文章就是為你準備的。讓我們開始吧
python實現人臉檢測及識別(2)---- 利用keras庫訓練人臉識別模型
前面已經採集好資料集boss資料夾存放需要識別的物件照片,other存放其他人的訓練集照片,現在,我們終於可以嘗試訓練我們自己的卷積神經網路模型了。CNN擅長影象處理,keras庫的tensorflow版亦支援此種網路模型,萬事俱備,就放開手做吧。前面說過,我們需要通過大量的訓練資料訓練我們的模型,
OpenCV學習記錄(二):自己訓練haar特徵的adaboost分類器進行人臉識別
上一篇文章中介紹瞭如何使用OpenCV自帶的haar分類器進行人臉識別(點我開啟)。 這次我試著自己去訓練一個haar分類器,前後花了兩天,最後總算是訓練完了。不過效果並不是特別理想,由於我是在自己的筆記本上進行訓練,為減少訓練時間我的樣本量不是很大,最後也只是勉強看看效果了
[AI] 使用object detection訓練自己的模型用於物體識別
軟體環境 tensorflow (1.8.0) libprotoc 3.0.0/3.3.0 tensorflow models models/research/object_detection (2018/dec版本) models git clone https://
opencv學習筆記——自己訓練人臉識別分類器
在使用opencv自帶的分類器haarcascade_frontalface_alt.xml進行人臉識別的基礎認識後,決定自己訓練一個分類器看一下效果。該過程大致可分為三個階段:樣本採集、分類器訓練和運用訓練好的分類器進行人臉檢測。1、樣本的採集 在
TensorFlow實現人臉識別(4)--------對人臉樣本進行訓練,儲存人臉識別模型
經過前面幾章的介紹,我們以及可以得到處理好的訓練樣本影象,在本節中將對這些影象進行訓練。主要利用到的是keras。 一、構建Dataset類 1.1 init 完成初始化工作 def __init__(self,path_name):
(人臉識別2-5)——人臉識別模型訓練集處理
人臉識別模型訓練集處理 前面已經實現將人臉拍攝下來儲存在traindata資料夾內,但是這還不夠,我們需要對測試圖片進行大小的調整,因為有些圖片的格式長短不一樣,這樣對於後面我們訓練模型不方便處理,而且較大的圖片檔案處理運算量也非常大。 這裡再次說一下
OpenCV——人臉識別模型訓練(2)
在之前的部落格OpenCV——人臉識別資料處理(1)之中,已經下載了ORL人臉資料庫,並且為了識別自己的人臉寫了一個拍照程式自拍。之後對拍的照片進行人臉識別和提取,最後我們得到了一個包含自己的人臉照片的資料夾s41。在部落格的最後我們提到了一個非常重要的檔案——
(更新視訊教程)Tensorflow object detection API 搭建屬於自己的物體識別模型(2)——訓練並使用自己的模型
2018.05.10 本人時差黨,有時候回覆不及時。建立了一個QQ群,方便大家互相學習交流。 -----------------------------------------------------------------------------------------
TensorFlow實現人臉識別(5)-------利用訓練好的模型實時進行人臉檢測
經過前面複雜的操作,訓練出來對於某一個人的識別模型。本文將利用該模型對於開啟的視訊或者攝像頭實時的識別該人。 讀取視訊 ==> 識別人臉 ==> 繪製標誌 程式碼如下: #-*- coding:UTF-8 -*- import tensor
深度學習與人臉識別系列(3)__利用caffe訓練深度學習模型
name: "VGG_FACE_16_layers" layer { top: "data_1" top: "label_1" name: "data_1" type: "Data" data_param { source: "/media/gk/9ec75485-26b1-471