摘要： http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/user_guide/ug_traincascade.html介绍级联分类器包括两部分：训练和检测。 检测部分在OpenCVobjdetect模块的文档中有介绍，在那文档中给出了一些级联分类器的基本介绍。这个指南是描述如何训练分类器：准备训练数据和运行训练程序。重点注意事项OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器：opencv_haartrainingandopencv_traincascade``。``opencv_traincascade是一个新程序，使用OpenCV 2.x API 以C 阅读全文

摘要： # 介绍 级联分类器包括两个工作阶段：训练(traning)，检测(detection)。检测阶段在文档《objdetect module of general OpenCV documentation》中描述，在那篇文档中，给出了一些关于级联分类器的基本信息。本文主要说明如何训练一个级联分类器：准备训练数据，执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器：opencv_haartraining 和 opencv_traincascade。后者是一个较新的版本，使用c++编写，基于opencv 2.x api。但两者最主要的区别是，后者即支持 Haae [Viola2001 http 阅读全文

摘要： 2013年08月08日⁄ 综合⁄ 共 1061字 ⁄ 字号小中大⁄评论关闭 经过近一个月的工程实战，把自己累积的经验分享给大家，教你如何训练一个收敛的，比opencv自带的data效果好的xml。openv有两个训练exe，一个是opencv_haartraining.exe，一个是opencv_traincascade.exe，后者是前者的新版本，一般我们都使用后者，或者有三个特征：HAAR、HOG、LBP，cascade训练，如果你的opencv么有opencv_traincascade.exe,你可以自重新编译一遍，就会生成opencv_traincascade.exe，（cmake.. 阅读全文

摘要： 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类器， 这样在前面几层的检测中大部分的候选区域就被排除了，全部通过每一级分类器检测的区域即为目标区域。分 类器训练完以后，就可以应用于输入图像中的感兴趣区域(与训练样本相同的尺寸)的检测。检测到目标区域(汽 阅读全文

摘要： tesseract-ocr有2和3两个版本，不同版本训练方法稍有不同。第3版本的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract3第2版的训练方法官版教程在这里：TrainingTesseract我使用的是最新的3.01版本的。训练所需准备：1.下载并安装3.01版本的tesseract。事实上并不需要安装这步骤，我下载的是压缩包版，解压即可，这里我解压到E:\Tesseract-ocr目录。2.下载并安装jTessBoxEditor工具，这是一个Box file editors，用来编辑训练文件的，直接下载地址在这里。这个软件是用java写的，运行需要安装jre，好在这个东西比.n 阅读全文