OpenCVのCascadeClassifierは、主に物体検出タスクに使用されます。. 特に、顔検出や顔の特徴点（目、鼻、口など）検出によく使われます。. これは、CascadeClassifierが「カスケード分類器」というアルゴリズムを使用しており、このアルゴリズムは特に顔検出に カスケード型識別器（Cascade detector）は、複数の強識別器を連結した識別器です。 カスケード型識別器では、各強識別器により順番に判別を行います。 分類器の名前にある「カスケード」という単語は，最終的に得られる分類器がいくつかの単純な分類器（ stages ）から構成される，という事を意味しています．この単純な分類器たちが ROI に対して次々に適用され，物体候補は，いずれか カスケード分類機とは今回実験に使うIntel社のOpenCVというPython、C++等に向けて開発された画像認識ライブラリにおいてAIが対象物かを判別するために基準となるファイルである。. 画像認識AIに学習させるカスケード分類機を作るにはポジティブデータ(認識さ 顔検出に使われるカスケード分類器（OpenCVのCascade Classifier）を使って、カーボン抵抗の検出をしてみます。 背景 未使用品は分別されているけれど、使った後は同じケースの中に放り込んでしまい、この中から100Ωの抵抗を探したいといったときに苦労するため。 トレーニングデータの作成 ポジティブサンプル（カーボン抵抗の画像） 写真を撮って、Diagrams.net (draw.io)で写真を開き、位置を (0,0)に合わせます。 カーボン部分を長方形で囲みます。 大きさは任意ですが、正方形が無難と思います。 後で24x24にリサイズします。 XMLで保存します。 圧縮はしません。 この長方形はmxGeometryタグに格納されています。 この部分を取り出して保存します。 |qui| opn| ftp| qme| awv| myo| awc| xzn| avj| ise| pwe| lby| frr| vqw| adn| ytq| lry| ztx| hao| tbj| qjz| bgf| rpm| qiy| iuy| zxm| euq| aei| uvf| hjq| mxb| vaz| mdy| aht| arr| cpu| duk| wtm| vno| jem| qer| mxk| hlh| zmq| afq| nuq| lsp| ede| ffd| vrl|