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当然前提是你已经匹配好了open cv。本文就不赘述了，推荐linux环境。 0. image net urls : 下载图片样本的链接：http://image-net.org/download-imageurls http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n04194289 1. create sampl...

 从imagenet下载测试图片。中间会使用cv2来处理图片大小。 import urllib.request import cv2 import numpy as np import os def store_raw_images(): #http://www.image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n04194289 ...

这一步是筛选掉不符合条件的图。   import cv2 import numpy as np import os def find_uglies():     match = False     for file_type in ['neg']:         for img in os.listdir(file_type):             for ugly in os.lis...

创建positive和negative样本。 import cv2 import numpy as np import os def create_pos_n_neg():     for file_type in ['neg']:                  for img in os.listdir(file_type):             if file_type == '...

测试。本例使用了3个opencv的分类器：haarcascade_frontalface_alt和haarcascade_eye是自带的。分别识别人脸和人眼。还有一个是cascade，也就是自己训练出来的分类器。此处测试取决于在这一步传给OPENCV的图片参数，也就是你想要识别的特征图（本例为手表）： opencv_createsamples.exe -img watch5050.jpg -b...