分类器有哪些 opencv分类器训练？

opencv分类器训练？

我碰巧遇到了我编写的解决方案-Nstages参数用于设置训练步骤的数量（因为它应该是获得的强分类器的数量，我认为是这样）。默认参数为14，可自行更改。有时，当训练步骤为7或8时，程序会停止，从而导致错误。无法生成XML文件。可以将-nstages参数设置为要重新训练的相应步骤数。当然，它可以在不生成XML文件的情况下使用。cvloadhaarclassifier cascade函数用于手动添加分类器，但是用cvload直接加载XML文件并不方便。

如何使用自己训练的分类器opencv svm hog？

我的个人测试很有效：使用hog SVM来训练你自己的分类器

#实例化并提取hog特征类

hog=CV2。Hogdescriptor（）]#加载您自己的分类器弓形负载(" myHogDector.bin文件“）

#阅读图片

img=CV2。读取（F，CV2。颜色）ubgr2灰色）

矩形，ux=hog.detect多尺度（IMG，winstride=（4,4），padding=（8,8），scale=1.05）

对于矩形中的（x，y，W，H）：

CV2。矩形（IMG，（x，y），（x，W，y，H），（00255），2）

CV2。Imshow（“{}”。格式（I，IMG）

CV2。最重要的是线性代数和概率论。

现在最流行的机器学习模型，神经网络基本上有很多向量、矩阵、张量。从激活函数到损失函数，从反向传播到梯度下降，都是对这些向量、矩阵和张量的运算和操作。

其他“传统”机器学习算法也使用大量线性代数。例如，线性回归与线性代数密切相关。

从线性代数的观点来看，主成分分析是对协方差矩阵进行对角化。

尤其是当你读论文或想更深入的时候，概率论的知识是非常有用的。

它包括边缘概率、链式规则、期望、贝叶斯推理、最大似然、最大后验概率、自信息、香农熵、KL散度等。

神经网络非常讲究“可微性”，因为可微模型可以用梯度下降法优化。梯度下降和导数是分不开的。所以多元微积分也需要。另外，由于机器学习是以统计方法为基础的，因此统计知识是必不可少的。但是，大多数理工科专业学生都应该学过这两部分内容，所以这可能不属于需要补充的内容。

机器学习需要哪些数学基础？

标准定义：对于任务及其性能过程的度量方法，给出了具体的算法。利用经验数据不断改进任务执行过程的方法称为机器学习。

简单定义：

举个简单的例子：出租车司机开车送你从上海到北京。在这里，“任务”是从上海到北京，“表现过程”是从上海到北京的不同道路，“经验数据”是每一条可以走的道路。在此基础上，设计了一种算法，利用实证数据建立“上海哪条路走”模型，提高北京的速度效应。

为了通过使用经验数据改进性能过程，最流行的方法是“误差反向传播”。该方法的核心思想是：让机器自由试错，然后根据试错结果与样本真实结果之间的误差调整试错策略。对误差较小的尝试进行奖励，对误差较大的尝试进行惩罚，然后在一个周期内进行试验，直到所有样本的学习结果达到我们定义的最佳性能。

通过“误差反向传播”算法，机器将探索越来越多的上海到北京的道路，并以越来越快的速度找到最佳道路，这与老司机在多次驾驶后得到最佳选择基本相同。

人与机器之间的差距也将反映在这里。当从上海到北京有很多路的时候，人们不可能总是像机器那样探索道路。对于机器的数据处理能力来说，这样的数据量可能是几分钟内的最佳选择

当然，人们可以找到一种新的方法。新手可以一路询问老司机，而不是一路反复探索。

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