【文件属性】：
文件名称：opencvjava源码-opencv-object-detection:在Java上使用OpenCV进行对象检测。DNN、HaarCasca
文件大小：29.71MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-06-11 21:45:29
系统开源
opencv
java源码英文
|
使用
OpenCV
进行对象检测
例子
存储库中有三个示例。
-
物体检测面部和眼睛等。
-
使用对象颜色进行对象检测和跟踪。
-
使用模板匹配进行对象检测。
-
使用深度神经网络
(DNN)
进行对象检测。
示例
1：人脸和眼睛检测
源码位置：src/FaceAndEyeDetection/
使用
haar
级联分类器算法的对象检测示例（人脸、眼睛、嘴巴、其他对象等）。
级联分类器训练
什么是哈尔级联？
Haar
级联分类器
Object
Detection
using
Haar
feature-based级联分类器是
Paul
Viola
和
Michael
Jones
在他们
2001
年的论文“Rapid
Object
Detection
using
a
Boosted
Cascade
of
Simple
Features”中提出的一种有效的物体检测方法。它是一种基于机器学习的从大量正面和负面图像中训练级联函数的方法。
然后使用它来检测其他图像中的对象。
要求
OpenCV
3.x
版本
Java
>
6
版本
使用
haar
级联算法通过相
【文件预览】：
opencv-object-detection-master
----README.tr-TR.md(3KB)
----res()
--------color_based.png(23KB)
--------opencv_dnn.png(206KB)
--------template-matching-sonuc.jpg(112KB)
--------template.png(759KB)
--------dnn.png(2.72MB)
----data()
--------haarcascade files()
--------dnnmodel()
--------sample images()
----LICENSE(1KB)
----src()
--------TemplateMatchingObjectDetection()
--------ColorBasedObjectTracker()
--------FaceAndEyeDetection()
--------DeepNeuralNetwork()
----doc()
--------(Haarcascade)Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple.pdf(194KB)
--------websites.txt(114B)
--------OpenCV Nesne Tespiti.pptx(3.1MB)
----.gitignore(878B)
----README.md(3KB)
----.gitattributes(378B)