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

opencv分類器訓(xùn)練？

我碰巧遇到了我編寫的解決方案-Nstages參數(shù)用于設(shè)置訓(xùn)練步驟的數(shù)量（因為它應(yīng)該是獲得的強分類器的數(shù)量，我認(rèn)為是這樣）。默認(rèn)參數(shù)為14，可自行更改。有時，當(dāng)訓(xùn)練步驟為7或8時，程序會停止，從而導(dǎo)致錯誤。無法生成XML文件。可以將-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)用于手動添加分類器，但是用cvload直接加載XML文件并不方便。

如何使用自己訓(xùn)練的分類器opencv svm hog？

我的個人測試很有效：使用hog SVM來訓(xùn)練你自己的分類器

#實例化并提取hog特征類

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

#閱讀圖片

img=CV2。讀取（F，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識別蔬菜或者是哪一種水果，種類不？

是的，首先提取待識別蔬菜和水果的特征、顏色、大小和形狀，并設(shè)計分類器。根據(jù)圖像的特點進行分類。但沒有樣本可以鑒定。