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python+opencv分类器训练模型，运动物体识别检测，无人机识别（源码直接下载可用）

一、简介

使用opencv_traincascade 分类器的训练模型包括两个主要阶段：模型的训练阶段和检测阶段。本文档概述了训练自己的弱分类器的级联所需的功能。当前指南将逐步完成所有不同阶段：收集训练数据，准备训练数据并执行实际模型训练。

将使用几个官方的OpenCV应用程序：opencv_createsamples，opencv_annotation，opencv_traincascade和opencv_visualisation。

python+opencv分类器训练模型，运动物体识别检测，无人机识别（源码直接下载可用）_第1张图片

二、准备训练数据

训练需要一些样本。样本分两类：负样本和正样本。负样本是指不包括物体的图像。正样本是待检测的物体的图像。负样本必须手工准备，正样本可以使用 opencv_createsamples 创建

1、收集正样本

python+opencv分类器训练模型，运动物体识别检测，无人机识别（源码直接下载可用）_第2张图片

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