opencv分類(lèi)器訓(xùn)練？我碰巧遇到了我編寫(xiě)的解決方案-Nstages參數(shù)用于設(shè)置訓(xùn)練步驟的數(shù)量（因?yàn)樗鼞?yīng)該是獲得的強(qiáng)分類(lèi)器的數(shù)量，我認(rèn)為是這樣）。默認(rèn)參數(shù)為14，可自行更改。有時(shí)，當(dāng)訓(xùn)練步驟為7或8時(shí)

opencv分類(lèi)器訓(xùn)練？

我碰巧遇到了我編寫(xiě)的解決方案-Nstages參數(shù)用于設(shè)置訓(xùn)練步驟的數(shù)量（因?yàn)樗鼞?yīng)該是獲得的強(qiáng)分類(lèi)器的數(shù)量，我認(rèn)為是這樣）。默認(rèn)參數(shù)為14，可自行更改。有時(shí)，當(dāng)訓(xùn)練步驟為7或8時(shí)，程序會(huì)停止，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤。無(wú)法生成XML文件?？梢詫?nstages參數(shù)設(shè)置為要重新訓(xùn)練的相應(yīng)步驟數(shù)。當(dāng)然，它可以在不生成XML文件的情況下使用。cvloadhaarclassifier cascade函數(shù)用于手動(dòng)添加分類(lèi)器，但是用cvload直接加載XML文件并不方便。

如何使用自己訓(xùn)練的分類(lèi)器opencv svm hog？

我的個(gè)人測(cè)試很有效：使用hog SVM來(lái)訓(xùn)練你自己的分類(lèi)器

#實(shí)例化并提取hog特征類(lèi)

hog=CV2。Hogdescriptor（）]#加載您自己的分類(lèi)器弓形負(fù)載(" myHogDector.bin文件“）

#閱讀圖片

img=CV2。讀?。‵，CV2。顏色）ubgr2灰色）

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

對(duì)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）

用opencv識(shí)別蔬菜或者是哪一種水果，種類(lèi)不？

是的，首先提取待識(shí)別蔬菜和水果的特征、顏色、大小和形狀，并設(shè)計(jì)分類(lèi)器。根據(jù)圖像的特點(diǎn)進(jìn)行分類(lèi)。但沒(méi)有樣本可以鑒定。