Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) - Naotoshi Seo. Tutorial: OpenCV haartraining (Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features) Objective The OpenCV library provides us a greatly interesting demonstration for a face detection.
Furthermore, it provides us programs (or functions) that they used to train classifiers for their face detection system, called HaarTraining, so that we can create our own object classifiers using these functions. It is interesting. However, I could not follow how OpenCV developers performed the haartraining for their face detection system exactly because they did not provide us several information such as what images and parameters they used for training. My working environment is Visual Studio + cygwin on Windows XP, or on Linux. FYI: I recommend you to work haartrainig with something different concurrently because you have to wait so many days during training (it would possibly take one week). A picture from the OpenCV website History Data Prepartion. Detecting hand gestures using Haarcascades training. Hand gesture using opencv. N++;}CvMemStorage* storage3 = cvCreateMemStorage(0);//if (maxitem) maxitem = cvApproxPoly( maxitem, sizeof(maxitem), storage3, CV_POLY_APPROX_DP, 3, 1 ); if(areamax>5000) //check for area greater than certain value and find convex hull{maxitem = cvApproxPoly( maxitem, sizeof(CvContour), storage3, CV_POLY_APPROX_DP, 10, 1 );CvPoint pt0;CvMemStorage* storage1 = cvCreateMemStorage(0);CvMemStorage* storage2 = cvCreateMemStorage(0);CvSeq* ptseq = cvCreateSeq( CV_SEQ_KIND_GENERIC|CV_32SC2, sizeof(CvContour),sizeof(CvPoint), storage1 );CvSeq* hull;CvSeq* defects;for(int i = 0; i < maxitem->total; i++ ){ CvPoint* p = CV_GET_SEQ_ELEM( CvPoint, maxitem, i );pt0.x = p->x;pt0.y = p->y;cvSeqPush( ptseq, &pt0 );}hull = cvConvexHull2( ptseq, 0, CV_CLOCKWISE, 0 );int hullcount = hull->total;defects= cvConvexityDefects(ptseq,hull,storage2 );//printf(" defect no %d \n",defects->total);
Vision par ordinateur - Général - Les tutoriels - Tutoriels concernant la programmation en général. [Plan du site] Vous êtes ici --- > Le Site du Zéro > Les tutoriels > Non-Officiels > Programmation > Général > Vision par ordinateur > Lecture du tutoriel Vous vous apprêtez à lire un tutoriel rédigé par un membre de ce site.
Malgré tout le soin que ce membre a pu apporter au tutoriel, nous ne pouvons pas garantir que les informations contenues sur cette page sont exactes à 100%. Merci de garder cela en tête lorsque vous lirez cette page ;o) De ses cinq sens, celui que l'homme utilise le plus est la vue. C'est par nos yeux que nous percevons la majorité des informations qui nous permettent de comprendre et d'interagir avec le monde qui nous entoure. Dans ce cas, pourquoi ne pas donner des yeux à notre ordinateur ?
C'est ce à quoi s'attelle la vision par ordinateur : un domaine technologique très dynamique et en pleine effervescence, tant du point de vue de la recherche scientifique que des applications dans notre vie quotidienne. Ce cours est composé des parties suivantes : Quelques liens. Tutorial OpenCV : Isoler et Traquer une Couleur. Continuons sur la lancée d’OpenCv.
Nous avons vu dans le précédent billet comment récupérer le flux d’une vidéo ou d’une webcam. Avant d’afficher ce dernier, il est possible de faire subir aux images tout un tas de traitements (niark). L’un d’entre eux, qui est amusant et relativement facile à réaliser avec OpenCV, est le tracking d’objet. Par les détails ou par la couleur Globalement avec OpenCV vous pouvez utiliser facilement deux types de méthodes pour traquer des objets. Si votre objet contient des détails et qu’il n’a pas de couleur particulière (ie qui se détache fortement de son environnement) vous préférerez la première méthode. Dans ce tutoriel, nous allons nous intéresser à celle qui se base sur la couleur. Voici quelques vidéos de l’algorithme en action : Le code est maintenant expliqué pas à pas.
Isoler une couleur Je suppose à partir de là que vous avez votre code qui récupère un flux vidéo. Binarisation L’image hsv La conversion de RGB vers HSV est sans perte. Le masque. C++ - Hand detection using OpenCV.