cascade.xml

目标检测器训练过程总结（HyperLPR）

1.项目背景  开源项目HyperLPR，在车牌粗定位（提取）阶段，依赖于训练好的模型文件cascade.xml，而该文件是一个由基于OpenCV的Haar级联分类器训练出来的模型，HyperLPR作者有在他的博客中谈到了该模型文件的训练过程
chenzj36·2023-01-20 13:23

module ‘cv2‘ has no attribute ‘samples‘

AttributeErrorTraceback(mostrecentcalllast)in---->1cascade.load(cv.samples.findFile("/home/wgj/1102/cascade.xml
加油上学人·2023-01-05 00:30

基于CRNN的中文车牌识别

2、可识别的车牌类型单行蓝牌单行黄牌新能源车牌白色警用车牌使馆/港澳车牌教练车牌3、可识别的车牌类型此处我们有依旧采用HyperLPR的cascade.xml车牌检测模型-目前效果最好的cascade检测模型
ghang35·2022-12-15 14:34

9.利用opencv训练出来的模型识别指定物体

这里我们直接会用到cascade.xml文件。
XMaker实验室·2022-10-06 08:58

python车牌识别定位

importcv2使用的是HyperLPR已经训练好了的分类器watch_cascade=cv2.CascadeClassifier(r’C:\Users\ASUS\Desktop\opencv_car\cascade.xml
Ethan Carter·2020-09-12 22:46

cascade.xml参数解析

上图显示的参数，大多与opencv_traincascade.exe的输入参数已知。其中maxCatCount和featSize定义如下maxCatCount：intmaxCatCount;//0incaseofnumericalfeaturesfeatSize：intfeatSize;//1incaseofsimplefeatures(HAAR,LBP)andN_BINS(9)*N_CELLS(
dayo·2020-06-29 21:30

Java+OpenCV目标检测

Java+OpenCV目标检测简介：大学生一枚，加入了学校项目组学习，参与到项目中，最近项目需要，通过各方面的学习，做了一个小小的物体识别的cascade.xml，把自己学到的干货分享出来。
阿杜~·2020-06-29 11:38

hyperlpr学习笔记——demo学习

HyperLPRdemo中总的流程分为：1）利用cascade进行车牌定位2）对粗定位的车牌进行左右边界回归，去除车牌两边多余的部分3）将精定位的车牌送入CRNN网络进行字符识别model=pr.LPR("model/cascade.xml
我很忙2010·2020-06-25 03:48

利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml

特征、Hog特征的分类器cascade.xmlauthor@jason_qlhttp://blog.csdn.net/lql07161利用opencv训练基于Haar特征、LBP特征、Hog特征的分类器cascade.xml
jason_ql·2020-06-24 09:58

分类器是如何做检测的？——CascadeClassifier中的detectMultiScale函数解读

1.初始化——read函数CascadeClassifier的初始化很简单：cv::CascadeClassifierclassifier;classifier.load(“cascade.xml”);
delltdk·2020-06-23 03:01

python车牌精确定位

#coding=utf-8importcv2#使用的是HyperLPR已经训练好了的分类器watch_cascade=cv2.CascadeClassifier('model/cascade.xml')
gmHappy·2018-07-03 09:35

车脸检测 Adaboost 检测过程

车脸检测Adaboost检测过程上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练，接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸。
baobei0112·2016-01-29 11:00

分类器是如何做检测的？——CascadeClassifier中的detectMultiScale函数解读

初始化——read函数CascadeClassifier的初始化很简单：cv::CascadeClassifierclassifier;classifier.load(“cascade.xml”);//
delltdk·2013-06-27 13:00
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