opencv分类器物体识别 如何使用自己训练的分类器opencv svm hog？
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），（0，0255），2）
CV2。Imshow（“{}”。格式（I，IMG）
opencv分类器训练？
我刚刚遇到它并编写了解决方案-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。
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