opencv自己训练分类器进行物体识别
opencv球类物体识别基本原理
opencv球类物体识别基本原理OpenCV是一款广泛使用的计算机视觉库，它提供了许多图像处理和计算机视觉算法。
在球类物体识别中，OpenCV可以用于提取图像特征，进行球类物体的检测和识别。
本篇文章将介绍球类物体识别的基本原理，包括图像处理、特征提取和分类器等关键技术。
一、图像处理在球类物体识别中，图像处理是基础步骤之一。
它包括对图像进行预处理、增强和转换，以提高图像的质量和可处理性。
常用的图像处理技术包括灰度转换、噪声去除、对比度增强、边缘检测等。
这些技术可以帮助我们更好地识别图像中的球类物体。
二、特征提取特征提取是球类物体识别中的关键步骤。
它通过从图像中提取出有意义的特征，如形状、纹理和颜色等，来提高识别的准确性。
在OpenCV中，有许多用于特征提取的算法，如SIFT、SURF、HOG等。
这些算法可以从图像中提取出关键点、方向、梯度和对比度等信息，以建立球类物体的特征模型。
三、分类器分类器是用于识别球类物体的另一种关键技术。
它通过将图像的特征输入到预定义的分类模型中，来预测图像中是否为球类物体。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。
这些分类器可以根据不同的数据集和任务进行调整和优化，以提高识别的准确性和鲁棒性。
四、应用案例下面是一个简单的应用案例，演示如何使用OpenCV进行球类物体的识别。
1. 准备数据：收集一些带有球类物体的图像，并将其分为训练集和测试集。
2. 图像预处理：对图像进行灰度转换、噪声去除和对比度增强等处理。
3. 特征提取：使用OpenCV中的SIFT或SURF算法，从图像中提取关键点和方向等信息。
4. 训练分类器：使用训练集中的图像和特征，训练一个支持向量机分类器。
5. 测试分类器：将测试集中的图像输入到训练好的分类器中，进行预测。
6. 结果评估：根据分类器的预测结果，评估识别的准确性和鲁棒性。
五、总结通过以上介绍，我们可以看到OpenCV在球类物体识别中的应用价值。
python目标物体检测识别代码
python目标物体检测识别代码目标物体检测和识别是计算机视觉领域的一个重要问题，Python在这方面有很多优秀的库和工具可以用来实现。
其中最流行的库之一就是OpenCV，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
下面是一个简单的目标物体检测和识别的Python代码示例，使用了OpenCV和其内置的目标检测模型：python.import cv2。
# 加载预训练的目标检测模型。
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")。
classes = []with open("s", "r") as f:classes = [line.strip() for line in f.readlines()]layer_names = net.getLayerNames()。
output_layers = [layer_names[i[0] 1] for i innet.getUnconnectedOutLayers()]# 读取输入图像。
img = cv2.imread("image.jpg")。
height, width, channels = img.shape.# 对输入图像进行预处理。
blob = cv2.dnn.blobFromImage(img, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)。
net.setInput(blob)。
outs = net.forward(output_layers)。
# 解析检测结果并绘制边界框。
class_ids = []confidences = []boxes = []for out in outs:for detection in out:scores = detection[5:]class_id = np.argmax(scores)。
opencv人脸识别原理
opencv人脸识别原理OpenCV(开源计算机视觉库)是一个广泛使用的计算机视觉库，其中包含了很多用于处理图像和视频的函数和算法。
在OpenCV中，人脸识别是一个重要的应用领域。
其原理主要包括以下几个步骤：1. 图像预处理：首先，将输入的图像转换为灰度图像，这是因为灰度图像只有一个通道，便于加速运算。
然后，可以对图像进行一些预处理操作，如直方图均衡化、高斯滤波等，以提高识别效果。
2. 面部检测：OpenCV使用级联分类器(Cascade Classifier)来进行面部检测。
这是一种基于机器学习的方法，通过训练一个分类器来识别面部特征。
级联分类器是由多个简单特征分类器级联而成，使用Haar特征提取器和Adaboost训练技术来实现。
3. 特征提取：一旦检测到面部区域，OpenCV会使用特征提取算法来提取面部的特征。
这些特征可以是面部区域的几何特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等，也可以是纹理特征，如局部二值模式(LBP)、小波变换等。
4. 特征匹配：接下来，OpenCV将使用已知的特征模板与提取到的面部特征进行匹配。
这可以通过比较特征向量之间的距离或使用分类器来完成。
匹配过程将对输入的面部特征与已知的人脸特征进行比对，以确定识别结果。
5. 人脸识别：最后，OpenCV将根据匹配结果进行人脸识别。
如果匹配率达到预设的阈值，则认为是同一个人。
否则，将确定为其他人或无法识别。
总的来说，OpenCV的人脸识别原理是通过面部检测、特征提取和特征匹配等步骤来实现的。
通过这些步骤，OpenCV能够准确地识别并区分不同的人脸。
java-opencv-训练自己的物体分类器
java-opencv-训练⾃⼰的物体分类器收集正，负样本（刚开始可以先⽤50~100左右的样本量试试看，正，负样本数量最好⼤于1000，具体看个⼈感觉）。
正样本,需要做识别物体的图⽚（本⽂收集60张）：正样本负样本，任意不包含正样本的图⽚（本⽂收集106张）：第⼆步：调整样本，并⽣成样本描述⽂件调整样本----将正，负样本转换灰度（本⽂采⽤：IMREAD_GRAYSCALE），调整⼤⼩（本⽂采⽤：正20X20，负50X50）（据说，正20X20最佳）。
调整后正样本：调整后负样本：⽣成样本描述⽂件：cmd 进⼊posdata⽬录,执⾏ dir /b/s/p/w *.jpg > pos.txt同理进⼊negdata⽬录,执⾏ dir /b/s/p/w *.jpg > neg.txtpos.txt内容如下：neg.txt内容如下：修改pos.txt⽂件(neg.txt不⽤修改)如下：“1 0 0 20 20”，为固定格式，其中20指的是照⽚的像素⼤⼩。
第三步：⽣成.vec⽂件将\opencv\build\x64\vc14\bin 下的所有⽂件复制到posdata⽬录同级⽬录下；将上⼀步最后⽣成的pos.txt，neg.txt⽂件也放⼊该同级⽬录，如下：cmd 进⼊该⽬录，执⾏：opencv_createsamples.exe -vec pos.vec -info pos.txt -num 60 -w 20 -h 20其中-num 60,指的是图⽚的数量，-w 20 -h 20，指的是图⽚的规格。
创建traincascade.bat⽂件，添加内容：opencv_traincascade.exe -data xml -vec pos.vec -bg neg.txt -numPos 48 -numNeg 80 -numStages 10 -w 20 -h 20 -mode ALLpause其中-numPos 48为训练取的正样本的样本（取样本数量的0.8~0.9，本⽂取48），-numNeg 80为训练取的负样本的样本（取样本数量的0.8~0.9，本⽂取80），-numStages 10 表⽰训练的层数（建议15~20，本⽂取10），此时⽬录中⽂件如下;双击运⾏traincascade.bat，如下：在xml⽬录下⽣成的cascade.xml⽂件就是训练出来的分类器。
opencv级联分类器训练与使用
opencv级联分类器训练与使用什么是级联分类器？级联分类器是一种机器学习模型，用于目标检测和识别。
它是由多个分类器级联组成的模型，每个分类器都有不同的检测强度。
这种级联结构能够有效地筛选出具有较高置信度的正样本，从而加快目标检测速度，同时保持较高的检测准确性。
级联分类器的训练过程：1. 收集训练样本：首先需要收集一些正样本和负样本作为训练样本。
正样本是我们要识别的目标，而负样本则是与目标无关的背景图像。
这些样本应该尽可能覆盖实际应用中可能出现的情况。
2. 特征提取：对于每个训练样本，我们需要提取一些特征来描述图像中的目标。
OpenCV中常用的特征是Haar特征，它可以描述图像中的边缘和纹理等信息。
3. 训练分类器：利用提取的特征，我们可以使用AdaBoost算法训练分类器。
AdaBoost算法是一种迭代训练方法，它通过一系列弱分类器的加权组合来构建一个强分类器。
在每一轮迭代中，AdaBoost会根据分类错误的样本进行权重调整，以便更好地分类错误的样本。
4. 级联分类器的构建：通过训练得到的强分类器，我们可以将它们级联在一起，形成一个级联分类器。
级联分类器的结构通常是以层级的形式组织起来，每一层都包含若干个分类器。
级联分类器的使用过程：1. 加载分类器：首先需要加载训练好的级联分类器模型。
OpenCV提供了一个专门的类——CascadeClassifier来实现这个功能。
可以使用CascadeClassifier类的load方法来加载级联分类器的XML文件。
2. 图像预处理：在进行目标检测之前，我们需要对待检测图像进行一些预处理操作，以提高检测的准确性和速度。
这些预处理操作可以包括图像灰度化、直方图均衡化等。
3. 目标检测：通过调用CascadeClassifier类的detectMultiScale方法，传入待检测的图像，即可进行目标检测。
该方法会返回一组矩形框表示检测到的目标位置。
4. 结果展示：最后，我们可以在原始图像上绘制矩形框来标记检测到的目标位置，从而直观地展示检测结果。
opencv 项目案例
opencv 项目案例OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的函数和算法，用于处理和分析图像和视频数据。
下面是一些基于OpenCV的项目案例以及相关参考内容，希望对您有所帮助。
1. 人脸识别人脸识别是计算机视觉领域的一项重要任务，可以应用于安防监控、人机交互等领域。
参考内容可以包括：- 人脸检测：使用OpenCV的人脸检测器（如Haar级联分类器）对输入图像进行人脸检测。
- 特征提取：使用OpenCV的特征提取算法（如局部二值模式直方图）从人脸图像中提取特征向量。
- 训练分类器：使用OpenCV的机器学习算法（如支持向量机）来训练一个人脸分类器。
- 人脸识别：使用训练好的分类器对新的人脸图像进行识别。
2. 手势识别手势识别可以应用于人机交互、虚拟现实等领域。
参考内容可以包括：- 手势检测：使用OpenCV的背景减除算法和运动跟踪算法对输入视频中的手部进行检测和跟踪。
- 手势识别：根据手势的形状、轮廓、手指数量等特征，使用OpenCV的图像处理和机器学习算法对手势进行识别。
- 手势控制：根据识别出的手势，实现对计算机或设备的控制（如控制鼠标、游戏操作等）。
3. 目标检测与跟踪目标检测与跟踪可以应用于安防监控、自动驾驶等领域。
参考内容可以包括：- 目标检测：使用OpenCV的目标检测器（如级联分类器、深度学习模型）对输入图像或视频中的目标进行检测。
- 目标跟踪：根据检测到的目标，使用OpenCV的运动跟踪算法（如卡尔曼滤波、均值漂移）对目标进行跟踪。
- 多目标跟踪：对于多个目标，使用OpenCV的多目标跟踪算法（如多种滤波方法的组合）进行跟踪与管理。
4. 图像处理与增强图像处理与增强可以应用于图像编辑、美颜相机等领域。
参考内容可以包括：- 图像滤波：使用OpenCV的滤波算法（如均值滤波、高斯滤波）对图像进行平滑处理或边缘增强。
- 图像增强：使用OpenCV的直方图均衡化、自适应直方图均衡化等算法对图像进行增强。
OpenCV训练分类器制作xml
OpenCV训练分类器制作xml文档2009年12月19日星期六 21:032009-12-19考了CET英语，心情很差，估计又不过的，哎！英文差！于是看看书，看看自己感兴趣的书今天下午，研究了整个下午的小难题，在8点40分终于搞定了！肚子饿，还没吃饭，还没洗澡，克服了一个不懂的小难题，心理有点体会，想在这里留点纪念，方便别人以后学习。
于是乎，我写了：（那些开训练器的相关介绍我就不再详细谈了，进入正题）我的问题：有了opencv自带的那些xml人脸检测文档，我们就可以用cvLoad （）这个函数加载他们，让他们对我们的人脸进行检测，但是，现在生活中的计算机视觉并不远远是检测人脸，还有很多物品需要识别，所以，能不能自己做个xml的检测文档，用它来检测自己需要的东西呢？例如，检测一个可乐瓶！问题解决：首先了解下，目标检测分为三个步骤：1、样本的创建2、训练分类器3、利用训练好的分类器进行目标检测。
一，样本的创建：训练样本分为正例样本和反例样本，其中正例样本是指待检目标样本(例如可乐瓶，人脸等)，反例样本指其它任意图片，所有的样本图片都被归一化为同样的尺寸大小(例如，20x20)。
1 负样本（反例样本）可以来自于任意的图片，但这些图片不能包含目标特征。
负样本由背景描述文件来描述。
背景描述文件是一个文本文件，每一行包含了一个负样本图片的文件名（基于描述文件的相对路径）。
该文件必须手工创建。
例如，假定目录下有 bg1.bmp bg2.bmp 这2个负样本的图片，这2个图片放在img 目录下，所以其背景描述文件 bg.txt 的内容为_img/bg1.bmp 1 0 0 24 28_ing/bg2.bmp 1 0 0 24 28_img/bg3.bmp 1 0 0 24 28_ing/bg4.bmp 1 0 0 24 28_img/bg5.bmp 1 0 0 24 28_ing/bg6.bmp 1 0 0 24 28_img/bg7.bmp 1 0 0 24 28_ing/bg8.bmp 1 0 0 24 28_img/bg9.bmp 1 0 0 24 28_ing/bg10.bmp 1 0 0 24 28这样负样本建立完毕，先保存！等会用！2，正样本现在，我们来看正样本的创建步骤：正样本由程序createsample 程序来创建。
OpenCV——级联分类器（CascadeClassifier）
OpenCV——级联分类器（CascadeClassifier）级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator功能：读操作read、复制clone、获得特征类型getFeatureType，分配图⽚分配窗⼝的操作setImage、setWindow，计算有序特征calcOrd，计算绝对特征calcCat，创建分类器特征的结构create函数。
⽬标级联矩形的分组函数groupRectangles⽤load函数加载XML分类器⽂件具体步骤如下： { PS：⽬前提供的分类器包括Haar分类器和LBP分类器（数据较少）}1.加载级联分类器CascadeClassifier face_cascade;face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");2.读取视频流3.对每⼀帧使⽤该分类器先对图像进⾏预处理——变成灰度图，并将其直⽅图均衡化若检测⼈脸，调⽤detectMultiScale函数，函数详情如下：void detectMultiScale(const Mat& image, //待检测灰度图像CV_OUT vector<Rect>& objects, //被检测物体的矩形框向量double scaleFactor = 1.1, //前后两次相继的扫描中搜索窗⼝的⽐例系数，默认为1.1 即每次搜索窗⼝扩⼤10%int minNeighbors = 3, //构成检测⽬标的相邻矩形的最⼩个数如果组成检测⽬标的⼩矩形的个数和⼩于minneighbors - 1 都会被排除//如果minneighbors为0 则函数不做任何操作就返回所有被检候选矩形框int flags = 0, //若设置为CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING 函数将会使⽤Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域Size minSize = Size(),Size maxSize = Size() //最后两个参数⽤来限制得到的⽬标区域的范围);PS：flags对于新的分类器没有⽤（但⽬前的haar分类器都是旧版的，CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING利⽤Canny边缘检测器来排除⼀些边缘很少或者很多的图像区域，CV_HAAR_SCALE_IMAGE就是按⽐例正常检测，CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT只检测最⼤的物体，CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH只做初略检测）实例代码：face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );。
c语言opencv例程
c语言opencv例程OpenCV 是一个用于计算机视觉和机器学习的开源库，在 C 语言中，你可以通过调用OpenCV 的库函数来实现各种图像处理和计算机视觉任务。
以下为你提供一些 OpenCV 的 C 语言例程：- adaptiveskindetector.cpp：利用 HSV 空间的色调信息的皮肤检测，背景不能有太多与肤色相似的颜色。
- bagofwords_classification.cpp：目前还看不懂。
- bgfg_codebook.cpp：前后背景分离。
开启摄像头或读取视频。
- bgfg_gmg.cpp：摄像头捕捉，根据运动进行前后背景分离。
- bgfg_segm.cpp：高斯处理视频。
跟踪运动做前背景分割。
BackgroundSubtractorMOG2类。
- blobtrack_sample.cpp：视频跟踪。
跟踪视频中的运动物体，用绿色线框出。
- brief_match_test.cpp：利用 brief 描述算子匹配二维图像特征点。
- build3dmodel.cpp：建立三维模型。
根据给出的检测器对原始进行建模。
- calibration.cpp：相机外定标。
根据自带的函数提取角点后定标。
- calibration_artificial：根据角点自动校准摄像。
初始化后寻找角点再用calibrateCamera 校准。
- chamfer.cpp：图像匹配。
把图像二值后在目标图像中寻找模板图像。
主要调用chamerMatching 函数。
- contours.c：轮廓查找与获取。
cvFindContours 一个函数搞定。
- convert_cascade.c：从文件中装载训练好的级联分类器或者从 OpenCV 中嵌入的分类器数据库中导入，然后另存为一个文件。
- convexhull.cpp：凸包。
产生随机点后计算凸包。
- cout_mat.cpp：OpenCV 中矩阵的输出。
新物体识别实验原理
新物体识别实验原理
新物体识别是一种计算机视觉技术，旨在让计算机能够识别和分类从未见过的物体或类别。
与传统的物体识别技术相比，新物体识别需要更高的准确性和泛化能力，因为它涉及到许多未知的物体和场景。
新物体识别的实验原理主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：数据采集是新物体识别的第一步。
采集的数据应该尽可能地包含多种不同的物体和场景。
这些数据可以通过网络搜索、图像库或者自己采集等方式获得。
2. 数据预处理：数据预处理是为了让数据更易于使用和理解。
包括对图像进行缩放、裁剪、旋转、翻转等变换，以及对图像进行灰度化、归一化、去噪等操作。
3. 特征提取：特征提取是将图像中的信息转化为机器可读的向量或特征。
常见的特征提取方法包括卷积神经网络（CNN）、局部二值模式（LBP）、稠密SIFT （DSIFT）等等。
4. 分类器训练：分类器训练是为了让计算机能够识别新物体。
常见的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、K最近邻（KNN）等等。
5. 评估和测试：评估和测试是为了评估新物体识别算法的准确性和泛化能力。
通常采用交叉验证、ROC曲线、混淆矩阵等方法进行评估和测试。
总之，新物体识别是一个复杂的计算机视觉任务，需要多种技术手段的融合和优化，才能达到高精度和高泛化能力的要求。
opencv分类器原理
opencv分类器原理OpenCV分类器原理详解OpenCV是一个开源的计算机视觉库，其中包含了众多的图像处理和计算机视觉算法，其中最常用的就是分类器。
分类器是一种用于将输入数据分为不同类别的算法，可以用于图像分类、目标检测等各种视觉任务。
OpenCV中最常用的分类器是基于机器学习的分类器，主要采用了两种流行的算法：支持向量机（Support Vector Machines, SVM）和级联分类器（Cascade Classifier）。
一、支持向量机（SVM）分类器支持向量机是一种二分类算法，其原理主要基于找到一个超平面，将不同的类别样本分开。
在训练过程中，支持向量机将样本转化为向量形式，并通过计算向量之间的距离来判定其所属类别。
SVM算法的核心是最大化间隔，即找到一个超平面，使得正负样本间的距离最大。
SVM分类器主要有以下几个步骤：1.数据准备：将输入的训练样本转化为向量形式，并标注其所属类别。
2.特征选择：选择合适的特征向量，即将原始数据转化为可计算的特征。
3.训练模型：通过训练样本，调整超平面的参数，使得正负样本间的距离最大。
4.预测类别：根据训练得到的模型，将测试样本转化为特征向量，并通过计算其在超平面上的位置，判断其所属类别。
二、级联分类器（Cascade Classifier）级联分类器是一种基于Haar特征和Adaboost算法的分类器，特别适用于目标检测任务。
其原理主要基于将分类过程分为多个级别，每个级别对应一个弱分类器，通过级联运行这些弱分类器来实现目标检测。
级联分类器主要有以下几个步骤：1. 数据准备：将目标和非目标的样本数据转化为Haar特征。
2. 训练正样本：通过Adaboost算法，选择合适的Haar特征和阈值，训练得到一系列的弱分类器。
3.联合分类器：将弱分类器按照预设的顺序进行级联，构建级联分类器。
4. 特征提取和判决：对输入的图像进行滑动窗口扫描，提取Haar特征，并依次运行级联分类器，直到达到一定的置信度阈值或者扫描窗口到达图片边缘，判断是否为目标。
opencv数字识别的方法
opencv数字识别的方法
在OpenCV中，可以使用以下方法进行数字识别：
1. 图像预处理：首先，需要对输入图像进行预处理，以便提取数字区域并增强其特征。
常见的预处理步骤包括灰度化、二值化、去噪等。
2. 特征提取：接下来，需要从数字图像中提取有用的特征，以便进行分类和识别。
常用的特征提取方法包括轮廓检测、形状描述符、直方图等。
3. 数字分类器：选择合适的数字分类器来对提取的特征进行分类和识别。
常见的数字分类器包括支持向量机（SVM）、K近邻（K-Nearest Neighbors）、神经网络等。
4. 训练模型：如果没有现成的训练模型可用，就需要使用已知的数字样本数据集进行模型训练。
通过将输入图像与标记的样本进行比较，模型可以学习数字的特征并进行分类。
5. 数字识别：一旦模型训练完成，就可以将其应用于新的数字图像上进行识别。
将输入图像提取特征后，使用训练好的模型进行分类，得出数字的识别结果。
需要注意的是，数字识别是一个复杂的任务，其准确性和效果受多个因素的影响，包括图像质量、预处理方法、特征选择和分类器性能等。
因此，在实际应用中需要根据具体情况进行调优和改进。
1。
opencv练习题
OpenCV 练习题一、基础操作题1. 创建一个空白的黑色图像，尺寸为 300x200。
2. 在图像上绘制一个红色的正方形，边长为 100。
3. 在图像上绘制一个蓝色的圆形，半径为 50。
4. 在图像上绘制一条从左上角到右下角的绿色直线。
5. 在图像上绘制一个黄色的三角形，边长分别为 50、60、70。
二、图像处理题6. 读取当前目录下的 "example.jpg" 图像。
7. 将图像转换为灰度图。
8. 对灰度图进行高斯模糊处理，模糊半径为 5。
9. 对图像进行边缘检测，使用 Canny 算法。
10. 对图像进行二值化处理，阈值设置为 128。
三、特征检测与匹配题11. 在当前目录下找到 "image1.jpg" 和 "image2.jpg"，使用SIFT 算法检测特征点。
12. 使用 FLANNKDTREE 算法进行特征点匹配。
13. 根据匹配结果，绘制特征点匹配图。
14. 使用 BRUTEFORCE 算法进行特征点匹配。
15. 使用 BFMatcher 创建一个匹配器，并使用它进行特征点匹配。
四、图像变换题16. 对图像进行平移变换，向右平移 50 像素，向下平移 30 像素。
17. 对图像进行旋转变换，旋转角度为 45 度。
18. 对图像进行缩放变换，缩放比例为 0.5。
19. 对图像进行翻转变换，水平翻转。
20. 对图像进行剪切变换，剪切区域为左上角 (50, 50) 到右下角 (200, 150)。
五、视频处理题21. 打开当前目录下的 "video.mp4" 视频文件。
22. 读取视频的第一帧图像。
23. 对视频帧进行颜色空间转换，从 BGR 转换到 HSV。
24. 在视频帧上添加文字 "Hello, OpenCV!"，字体为 Arial，字号为 24。
25. 显示视频帧，并等待用户按键后继续显示下一帧。
如何用OPENCV训练自己的分类器
如何用OPENCV训练自己的分类器要用OpenCV训练自己的分类器，您需要以下步骤：1.收集和准备数据集：首先，您需要收集和准备一个包含不同类别图像的数据集。
确保每个类别包含足够数量的图像，以便训练分类器。
例如，如果您要训练一个猫狗分类器，那么您至少需要准备包含猫和狗图像的两个文件夹。
2.加载数据集：使用OpenCV中的图像处理函数，您可以加载图像数据集并将其准备成适合训练分类器的格式。
通常，这涉及将图像转换为灰度图像（如果您不需要颜色信息），调整图像大小，并将其转换为NumPy数组。
3.提取特征：一旦您准备好数据集，您需要选择适当的特征来描述图像中的内容。
对于分类器的训练，可以使用各种特征提取方法，例如颜色直方图、灰度共生矩阵、方向梯度直方图（HOG）等。
根据您的应用场景，选择一个或多个适合的特征提取方法，并将其应用于图像数据集中的每个图像。
4.标记数据：5.划分数据集：将数据集分为训练集和测试集是非常重要的，这样您可以在训练分类器后评估其性能。
一般来说，将大部分数据用于训练（例如80％），其余的用于测试。
确保训练集和测试集中的图像数量均匀分布，并且每个类别都有足够数量的图像。
6.训练分类器：7.评估分类器：一旦分类器训练完毕，您可以使用测试集上的数据来评估其性能。
计算分类器对测试集中图像的准确性、精确性、召回率等指标。
这将帮助您了解分类器的性能和潜在问题，并可根据需要进行优化。
8.调整参数和优化：如果分类器的性能不如预期，您可以尝试调整分类器的参数，例如特征提取方法、分类器模型、参数调整等。
通过多次迭代和优化，改进分类器的性能。
9.预测新数据：以上简要介绍了使用OpenCV训练自己的分类器的主要步骤。
请注意，这仅是一个概述，具体实现可能会根据您的需求和数据集而有所不同。
OpenCV在机器学习和计算机视觉领域有广泛的应用，它提供了强大的工具和函数来帮助您进行数据处理、特征提取、模型训练和分类预测等任务。
基于OpenCV+MediaPipe_实现运动姿态AI_检测在体育训练中的应用
No. 18
trackCon)
— 101 —
第 18 期
2023 年 9 月
无线互联科技·技术应用
2. 1 实现方法
No. 18
September,2023
return self. lmList
2. 1. 1 获取姿态———findPose( )
2. 1. 3 获取关节角度———findAngle( )
第 18 期
2023 年 9 月
无线互联科技
Wireless Internet Technology
No. 18
September,2023
基于 OpenCV +MediaPipe 实现运动姿态 AI 检测
在体育训练中的应用
谢 鹏
( 宁夏工商职业技术学院,宁夏 银川 750021)
摘要:文章基于 OpenCV 在计算机视觉和 MediaPipe 在机器学习中人体姿态估计中的应用,开发了体
x3, y3 = self. lmList[ p3] [1:]
results. pose _ landmarks, self. mpPose. POSE _
CONNECTIONS)
return img #返回标记特征值的运动姿态图像
# 计算角度
angle = math. degrees ( math. atan2 ( y3 - y2,
构成运动、健身、瑜伽和舞蹈应用的基础,甚至还可以
经过测试,使用情况良好,有一定的推广价值。 以下
在增强现实中将计算机中数字的内容和信息与在现
介绍 OpenCV、MediaPipe 和 PyQt5 的基本情况。
实世界进行实时的交互,Pose 是一种用于身体姿态实
cascadeclassifier用法
cascadeclassifier用法Cascade Classifier是一种用于目标检测和识别的算法。
该算法的基本原理是将对象分为许多小区域，同时检测这些区域中是否存在特定的特征，从而实现目标的识别和定位。
Cascade Classifier的用法主要包括训练和应用两部分。
一、训练Cascade Classifier1、数据预处理首先需要准备一些数据用于训练分类器。
通常情况下，训练数据包括正样本和负样本。
正样本是包含目标对象的图像，而负样本则是不包含目标对象的图像。
为了保证分类器的效果，需要尽可能多地收集正负样本数据，并进行标注处理。
2、特征提取在数据预处理完成后，需要进行特征提取。
在Cascade Classifier中，常用的特征有Haar特征和HOG特征。
Haar特征是一种基于图像亮度差异的特征，可以有效地捕捉目标物体的边缘、角落和纹理等信息。
而HOG特征则是一种基于图像梯度的特征，可以捕捉目标物体的形状和外部轮廓等信息。
3、分类器训练在特征提取完成后，需要对数据进行分类器训练。
在Cascade Classifier中，常用的分类器包括AdaBoost和SVM。
AdaBoost是一种常用的Boosting方法，可以通过逐渐增加难度的方式训练分类器，以提高分类器的准确率。
而SVM则是一种分类器，可以通过支持向量的方式将不同的样本分开。
4、分类器级联在训练完成之后，需要将分类器级联起来，形成一个Cascade Classifier。
Cascade Classifier通常由多个分类器组成，可以快速地排除一些非目标物体，从而提高检测的速度和准确率。
二、应用Cascade Classifier在训练完成之后，可以将Cascade Classifier应用于目标检测和识别。
具体操作如下：1、加载分类器首先需要加载训练好的Cascade Classifier，并将其应用于目标检测。
在Python中，可以使用OpenCV库加载预训练的Cascade Classifier，同时提供自己的训练数据进行修改和优化。
opencv人脸识别中train()函数训练数据的原理
opencv人脸识别中train()函数训练数据的原理OpenCV是一种通用计算机视觉库，可以用于各种用途，例如人脸识别。
该技术利用机器学习算法从图像中提取数据并识别人脸。
train()函数是OpenCV库中用于训练人脸识别数据的关键函数。
以下是train()函数训练数据的原理：1. 准备训练样本数据train()函数需要一组训练图像来训练分类器。
这些图像必须包含不同人的正面面部照片。
对于每个图像，需要确定哪个区域包含人脸区域。
可以通过手动标记或使用其他算法进行自动检测。
2. 准备标签为了训练分类器，每个训练图像都需要一个与之对应的标签。
标签是具有唯一标识符的方式，以便将其与训练图像相关联。
标识符可以是数字或字符串，应对每个类分别进行指定。
3. 训练分类器一旦准备完毕，可以使用train()函数将训练数据提供给分类器进行学习。
在这个过程中，算法将分析训练数据并学习如何将它们分类。
这一过程可能需要一段时间，并且具体时间会受到训练数据集的大小和复杂度的影响。
4. 存储分类器学习完成后，分类器可以用于识别新图像中的人脸。
为了确保在之后有效地使用分类器，需要将其保存在硬盘上。
可以使用OpenCV提供的其他函数，例如 save()，将分类器保存在指定位置。
总结：train()函数是OpenCV中的一个重要函数，用于训练人脸识别数据。
在这个过程中，需要准备训练图像、标识标签，并使用train()函数将它们提供给分类器进行学习。
分类器通过分析训练集中的数据模式来学习如何将它们分类。
最后，保存分类器以备后用。
这个过程可以直观地理解为人脑中的“学习”过程，大量的样本数据被提供到大脑神经元中，神经元进行分析训练数据，学习数据模式，识别人脸的过程便是一个类似于人脑学习的过程。
C语言物体识别与像分类算法介绍
C语言物体识别与像分类算法介绍C语言物体识别与图像分类算法介绍物体识别和图像分类是计算机视觉领域中非常重要的问题，而C语言是一种广泛使用的编程语言，可以用来实现物体识别和图像分类算法。
本文将介绍C语言中常用的物体识别和图像分类算法，包括特征提取、机器学习和深度学习等方面的内容。
一、特征提取特征提取是物体识别和图像分类中的一个关键步骤。
在C语言中，可以使用各种图像处理库来实现特征提取，例如OpenCV和ImageMagick。
这些库提供了丰富的函数和算法，可用于图像预处理、边缘检测、颜色分析等操作，从而提取出更有区分度的特征。
二、机器学习算法机器学习算法是物体识别和图像分类中常用的一种方法。
在C语言中，可以使用一些常见的机器学习库，如LIBSVM和MLPack，来实现各种分类算法，包括支持向量机（SVM）、决策树和随机森林等。
这些算法可以根据输入的特征向量进行学习，并用于分类和识别任务。
三、深度学习算法深度学习算法是目前物体识别和图像分类中非常热门的方法。
在C语言中，可以使用深度学习库如TensorFlow和Caffe来实现各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些模型可以通过学习大量的图像数据，自动提取图像中的高级特征，从而实现更准确的物体识别和图像分类。
四、物体识别算法物体识别算法是指识别图像中的特定物体或物体类别。
在C语言中，可以使用基于特征匹配的算法，如SIFT和SURF，来实现物体识别。
这些算法通过提取图像中的关键点和描述符，然后通过特征匹配来查找图像中的目标物体。
五、图像分类算法图像分类算法是将图像分为不同的类别。
在C语言中，可以使用各种监督学习算法，如K近邻（KNN）和支持向量机（SVM），来实现图像分类。
这些算法可以根据图像的特征进行训练，并将测试图像分为不同的类别。
六、总结本文介绍了C语言中常用的物体识别和图像分类算法，涵盖了特征提取、机器学习和深度学习等方面的内容。
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现
基于OpenCV的图像处理与识别系统设计与实现一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，图像处理与识别系统在各个领域得到了广泛应用。
OpenCV作为一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法，为图像处理与识别系统的设计与实现提供了便利。
本文将介绍基于OpenCV的图像处理与识别系统的设计与实现方法。
二、图像处理与识别系统概述图像处理与识别系统是指利用计算机对图像进行处理和分析，从而实现对图像内容的理解和识别。
该系统通常包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别等模块。
基于OpenCV的图像处理与识别系统可以应用于人脸识别、车牌识别、物体检测等领域。
三、OpenCV简介OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和机器学习算法。
它支持多种编程语言，如C++、Python等，便于开发者进行图像处理与识别相关的应用程序开发。
四、图像处理与识别系统设计1. 图像采集图像采集是图像处理与识别系统中的第一步，通常通过摄像头或者读取存储在本地的图片文件进行。
OpenCV提供了丰富的接口和函数来实现图像的采集和读取操作。
2. 图像预处理在进行特征提取和分类识别之前，通常需要对图像进行预处理操作，如去噪、灰度化、边缘检测等。
OpenCV提供了各种滤波器和算法来实现这些预处理操作。
3. 特征提取特征提取是图像处理与识别系统中非常重要的一步，通过提取图像中的特征信息来描述和区分不同的对象。
OpenCV提供了各种特征提取算法，如HOG特征、SIFT特征等。
4. 分类识别分类识别是图像处理与识别系统中的核心任务，通过训练分类器来对输入的图像进行分类。
OpenCV支持多种机器学习算法，如SVM、KNN等，可以用于实现分类器的训练和测试。
五、图像处理与识别系统实现1. 环境搭建首先需要安装OpenCV库，并配置相应的开发环境。
可以根据官方文档或者在线教程来完成环境搭建工作。
2. 图像采集与读取使用OpenCV提供的接口来实现摄像头采集或者图片读取功能，获取输入图像数据。
基于opencv的水果识别 毕业设计
基于OpenCV的水果识别技术的研究与应用一、概述在当今社会中，计算机视觉技术正得到越来越广泛的应用。
作为计算机视觉和图像处理领域的重要工具之一，OpenCV开源库因其功能强大且易于使用而备受广大开发者的青睐。
本文将以基于OpenCV的水果识别技术为研究对象，探讨其原理与应用，并将其应用于毕业设计中。
二、研究背景传统的水果识别方法主要依赖于人工进行，效率低下且易受主观因素干扰。
而基于OpenCV的水果识别技术可以通过图像处理和机器学习算法实现对水果的自动识别，具有高效、准确的特点。
研究基于OpenCV的水果识别技术对提高水果行业的自动化水平具有重要意义。
三、技术原理1. 图像处理a. 图像预处理：对原始水果图像进行去噪、灰度化、边缘检测等处理，以提高后续特征提取的效果。
b. 特征提取：提取水果图像的形状、颜色等特征，构建特征向量作为输入数据。
2. 机器学习算法a. 支持向量机（SVM）：利用已标注的水果图像训练分类器，以实现对未知水果图像的自动识别。
b. 卷积神经网络（CNN）：通过多层次的卷积和池化操作，提取水果图像的高阶特征，从而实现更精确的识别。
四、研究内容1. 水果图像采集利用摄像头或手机拍摄大量水果图像，构建用于训练和测试的数据集。
2. 数据预处理对采集到的水果图像进行预处理，包括去噪、灰度化、边缘检测等操作。
3. 特征提取提取水果图像的形状、颜色等特征，构建特征向量作为机器学习算法的输入。
4. 训练分类器利用已标注的水果图像数据集，分别使用SVM和CNN算法进行训练，以得到准确度较高的分类器。
5. 水果识别应用将训练好的分类器应用于实际水果图像的识别，评估识别准确度并进行优化。
五、研究意义1. 提高水果行业的自动化水平，降低人工成本。
2. 推动计算机视觉技术在农业领域的应用，为农产品质量检测和分类提供新途径。
3. 在毕业设计中提升实际应用能力，为日后的职业发展奠定坚实基础。
六、结论本文着重研究了基于OpenCV的水果识别技术的原理、应用及意义，并将其应用于毕业设计中。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从SVM的那几张图可以看出来，SVM是一种典型的两类分类器，即它只回答属于正类还是负类的问题。
而现实中要解决的问题，往往是多类的问题（少部分例外，例如垃圾邮件过滤，就只需要确定“是”还是“不是”垃圾邮件），比如文本分类，比如数字识别。
如何由两类分类器得到多类分类器，就是一个值得研究的问题。
还以文本分类为例，现成的方法有很多，其中一种一劳永逸的方法，就是真的一次性考虑所有样本，并求解一个多目标函数的优化问题，一次性得到多个分类面，就像下图这样：
多个超平面把空间划分为多个区域，每个区域对应一个类别，给一篇文章，看它落在哪个区域就知道了它的分类。
看起来很美对不对？只可惜这种算法还基本停留在纸面上，因为一次性求解的方法计算量实在太大，大到无法实用的地步。
稍稍退一步，我们就会想到所谓“一类对其余”的方法，就是每次仍然解一个两类分类的问题。
比如我们有5个类别，第一次就把类别1的样本定为正样本，其余2，3，4，5的样本合起来定为负样本，这样得到一个两类分类器，它能够指出一篇文章是还是不是第1类的；第二次我们把类别2 的样本定为正样本，把1，3，4，5的样本合起来定为负样本，得到一个分类器，如此下去，我们可以得到5个这样的两类分类器（总是和类别的数目一致）。
到了有文章需要分类的时候，我们就拿着这篇文章挨个分类器的问：是属于你的么？是属于你的
么？哪个分类器点头说是了，文章的类别就确定了。
这种方法的好处是每个优化问题的规模比较小，而且分类的时候速度很快（只需要调用5个分类器就知道了结果）。
但有时也会出现两种很尴尬的情况，例如拿一篇文章问了一圈，每一个分类器都说它是属于它那一类的，或者每一个分类器都说它不是它那一类的，前者叫分类重叠现象，后者叫不可分类现象。
分类重叠倒还好办，随便选一个结果都不至于太离谱，或者看看这篇文章到各个超平面的距离，哪个远就判给哪个。
不可分类现象就着实难办了，只能把它分给第6个类别了……更要命的是，本来各个类别的样本数目是差不多的，但“其余”的那一类样本数总是要数倍于正类（因为它是除正类以外其他类别的样本之和嘛），这就人为的造成了上一节所说的“数据集偏斜”问题。
因此我们还得再退一步，还是解两类分类问题，还是每次选一个类的样本作正类样本，而负类样本则变成只选一个类（称为“一对一单挑”的方法，哦，不对，没有单挑，就是“一对一”的方法，呵呵），这就避免了偏斜。
因此过程就是算出这样一些分类器，第一个只回答“是第1类还是第2类”，第二个只回答“是第1类还是第3类”，第三个只回答“是第1类还是第4类”，如此下去，你也可以马上得出，这样的分类器应该有5 X 4/2=10个（通式是，如果有k个类别，则总的两类分类器数目为k(k-1)/2）。
虽然分类器的数目多了，但是在训练阶段（也就是算出这些分类器的分类平面时）所用的总时间却比“一类对其余”方法少很多，在真正用来分类的时候，把一篇文章扔给所有分类器，第一个分类器会投票说它是“1”或者“2”，第二个会说它是“1”或者“3”，让每一个都投上自己的一票，最后统计票数，如果类别“1”得票最多，就判这篇文章属于第1类。
这种方法显然也会有分类重叠的现象，但不会有不可分类现象，因为总不可能所有类别的票数都是0。
看起来够好么？其实不然，想想分类一篇文章，我们调用了多少个分类器？10个，这还是类别数为5的时候，类别数如果是1000，要调用的分类器数目会上升至约500,000个（类别数的平方量级）。
这如何是好？
看来我们必须再退一步，在分类的时候下功夫，我们还是像一对一方法那样来训练，只是在对一篇文章进行分类之前，我们先按照下面图的样子来组织分类器（如你所见，这是一个有向无环图，因此这种方法也叫做DAG SVM）
这样在分类时,我们就可以先问分类器“1对5”（意思是它能够回答“是第1类还是第5类”），如果它回答5，我们就往左走，再问“2对5”这个分类器，如果它还说是“5”，我们就继续往左走，这样一直问下去，就可以得到分类结果。
好处在哪？我们其实只调用了4个分类器（如果类别数是k，则只调用k-1个），分类速度飞快，且没有分类重叠和不可分类现象！缺点在哪？假如最一开始的分类器回答错误（明明是类别1的文章，它说成了5），那么后面的分类器是无论如何也无法纠正它的错误的（因为后面的分类器压根没有出现“1”这个类别标签），其实对下面每一层的分类器都存在这种错误向下累积的现象。
不过不要被DAG方法的错误累积吓倒，错误累积在一对其余和一对一方法中也都存在，DAG方法好于它们的地方就在于，累积的上限，不管是大是小，总是有定论的，有理论证明。
而一对其余和一对一方法中，尽管每一个两类分类器的泛化误差限是知道的，但是合起来做多类分类的时候，误差上界是多少，没人知道，这意味着准确率低到0也是有可能的，这多让人郁闷。
而且现在DAG方法根节点的选取（也就是如何选第一个参与分类的分类器），也有一些方法可以改善整体效果，我们总希望根节点少犯错误为好，因此参与第一次分类的两个类别，最好是差别特别特别大，大到以至于不太可能把他们分错；或者我们就总取在两类分类中正确率最高的那个分类器作根节点，或者我们让两类分类器在分类的时候，不光输出类别的标签，还输出一个类似“置信度”的东东，当它对自己的结果不太自信的时候，我们就不光按照它的输出走，把它旁边的那条路也走一走，等等。
大Tips：SVM的计算复杂度
使用SVM进行分类的时候，实际上是训练和分类两个完全不同的过程，因而讨论复杂度就
不能一概而论，我们这里所说的主要是训练阶段的复杂度，即解那个二次规划问题的复杂度。
对这个问题的解，基本上要划分为两大块，解析解和数值解。
解析解就是理论上的解，它的形式是表达式，因此它是精确的，一个问题只要有解（无解的问题还跟着掺和什么呀，哈哈），那它的解析解是一定存在的。
当然存在是一回事，能够解出来，或者可以在可以承受的时间范围内解出来，就是另一回事了。
对SVM来说，求得解析解的时间复杂度最坏可以达到O(N sv3)，其中N sv是支持向量的个数，而虽然没有固定的比例，但支持向量的个数多少也和训练集的大小有关。
数值解就是可以使用的解，是一个一个的数，往往都是近似解。
求数值解的过程非常像穷举法，从一个数开始，试一试它当解效果怎样，不满足一定条件（叫做停机条件，就是满足这个以后就认为解足够精确了，不需要继续算下去了）就试下一个，当然下一个数不是乱选的，也有一定章法可循。
有的算法，每次只尝试一个数，有的就尝试多个，而且找下一个数字（或下一组数）的方法也各不相同，停机条件也各不相同，最终得到的解精度也各不相同，可见对求数值解的复杂度的讨论不能脱开具体的算法。
一个具体的算法，Bunch-Kaufman训练算法，典型的时间复杂度在O(N sv3+LN sv2+dLN sv)
和O(dL2)之间，其中N sv是支持向量的个数，L是训练集样本的个数，d是每个样本的维数（原始的维数，没有经过向高维空间映射之前的维数）。
复杂度会有变化，是因为它不光跟输入问题的规模有关（不光和样本的数量，维数有关），也和问题最终的解有关（即支持向量有关），如果支持向量比较少，过程会快很多，如果支持向量很多，接近于样本的数量，就会产生O(dL2)这个十分糟糕的结果（给10，000个样本，每个样本1000维，基本就不用算了，算不出来，呵呵，而这种输入规模对文本分类来说太正常了）。
这样再回头看就会明白为什么一对一方法尽管要训练的两类分类器数量多，但总时间实际上比一对其余方法要少了，因为一对其余方法每次训练都考虑了所有样本（只是每次把不同的部分划分为正类或者负类而已），自然慢上很多。