OpenCV Haar-Cascadeによる顔検出 - Qiita
まずはじめに LGTM 乞食なのでよろしくお願いします¥ この記事の目的 なんか顔認証のシステム作りたいなーと思い、OpenCVの基礎的な勉強から始めてます。 OpenCVでは、顔・目などを検出できるカスケード識別器の学習済みファイルを事前に用意されています。 学習済みファイルは下記リンク先からダウンロードできます。 今回は顔検出のために「haarcascade_frontalface_default.xml」を使ってみます。 https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 以下も用意されてるのでまとめてgit cloneしましょう。 カスケード型の識別器のファイル ファイル名 対象物体
OpenCVの勉強③（分類器を作成してみる） - Qiita
OpenCVの勉強、第3回です。 前回は予め準備されているカスケード分類器を使ってオブジェクト検出をしましたが、 今回はカスケード分類器を自作してみたいと思います。 目標 テニスボールを検出できるカスケード分類器を作る。 作業フォルダの準備 分類器を作成する作業フォルダの作成と、必要なファイルの準備をします。 <DIR> cascade <DIR> neg <DIR> pos <DIR> vec opencv_annotation.exe opencv_createsamples.exe opencv_ffmpeg346_64.dll opencv_interactive-calibration.exe opencv_traincascade.exe opencv_version.exe opencv_version_win32.exe opencv_visualisation.exe o
アイエスエス株式会社 "Innovative System Solutions" - OpenCVを使った機械学習
今日の話題は，OpenCVを使った機械学習．物体検出をご紹介しよう ちなみに使ったOpenCVのバージョンは1.0．上位バージョンも大筋は変わらない． 機械学習に使うツールは、 ・createsamples.exe ・haartraining.exe なのだ． これらはOpenCVをインストールすると、デフォルトで”C:\Program Files\OpenCV\bin”の下にできる． １．学習データを用意する 学習に必要なデータは、学習対象の画像データ（正解画像）と、学習対象が写っていない不正解画像である。 正解画像7000、不正解画像3000位は必要と言われているらしい。 で、これらの画像から学習に使う、vecファイルなるものを作成するのだが、そこでcreatesamples.exeを使用する。 大量の正解画像を用意する方法は2つあり、まず根性で全部自分で用意する方法。そして回転等加え
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