TRAIN YOUR OWN OPENCV HAAR CLASSIFIER - Coding Robin
Open this page, allow it to access your webcam and see your face getting recognized by your browser using JavaScript and OpenCV, an “open source computer vision library”. That’s pretty cool! But recognizing faces in images is not something terribly new and exciting. Wouldn’t it be great if we could tell OpenCV to recognize something of our choice, something that is not a face? Let’s say… a banana?
Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo
Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection. Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haar
【Python/OpenCV】カスケード型分類器でアニメ顔を検出してみた
# -*- coding: utf-8 -*- import cv2 if __name__ == '__main__': # 画像の読み込み im = cv2.imread("test.jpg") # 顔探索用の機械学習ファイルを取得 cascade = cv2.CascadeClassifier("lbpcascade_animeface.xml") # 顔探索(画像,縮小スケール,最低矩形数) face = cascade.detectMultiScale(im, 1.1, 3) # 顔検出した部分を長方形で囲う for (x, y, w, h) in face: cv2.rectangle(im, (x, y),(x + w, y + h),(0, 50, 255), 3) # 画像表示 cv2.imshow("Show Image",im) # キー入力待機 cv2.waitKe
Cascade Classification — OpenCV 2.4.13.7 documentation
Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection¶ The object detector described below has been initially proposed by Paul Viola [Viola01] and improved by Rainer Lienhart [Lienhart02]. First, a classifier (namely a cascade of boosted classifiers working with haar-like features) is trained with a few hundred sample views of a particular object (i.e., a face or a car), called positive examp
第3回 オブジェクト検出してみよう | gihyo.jp
第1回、第2回と画像認識の基礎とOpenCVについて紹介してきました。第3回目の今回は、いよいよ本連載の目玉であるOpenCVを使ったオブジェクト検出に挑戦してみます。 オブジェクト検出の仕組み 基本原理のおさらい オブジェクト検出のプログラムを書き始める前に、そもそもどんな仕組みでオブジェクト検出を行っているのかを理解しましょう。 第1回では画像認識の原理として、学習フェーズと認識フェーズがあることを説明しましたが、OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムもこの流れに従います。つまり、画像から特徴量を抽出し、学習アルゴリズムによってオブジェクトを学習します（詳しくは第1回を参照してください）。 図1 画像認識の流れ OpenCVに実装されているオブジェクト検出プログラムは、Paul Violaらのオブジェクト検出の研究［1］をベースに、Rainer Lienhartらが
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Haar Wavelets, Viola-Jones, and AdaBoost
The AdaBoost algorithm
Obscenity Detection Using Haar-Like Features and Gentle Adaboost Classifier
Creating a haar cascade classifier aka haar training
Empirical Analysis of Detection Cascades of Boosted Classifiers for Rapid Object Detection
9.3.1 The Ada Boost algorithm | OTexts