Я видел, что в OpenCV есть 2 разных набора данных Haar Cascade. В качестве примера взгляните на файлы haarcascade_eye.xml и haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml. что это за штука tree_eyeglasses?
Разница между haarcascade_eye и haarcascade_eye_tree_eyeglasses xml
21.02.2018
Ответы:
1
Доступны различные классификаторы каскадов Хаара. Разница между ними в том, что у них немного разные цели. Некоторые из классификаторов могут обнаруживать глаз независимо от того, открыт он или закрыт, некоторые из них могут обнаруживать только открытые глаза.
Классификаторы, которые могут обнаруживать как открытые, так и закрытые глаза, включают:
- haarcascade_mcs_lefteye.xml
- haarcascade_mcs_righteye.xml
- haarcascade_lefteye_2splits.xml
- haarcascade_righteye_2splits.xml
Классификаторы, которые могут обнаруживать только открытые глаза:
- haarcascade_eye.xml
- haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml
А разница между haarcascade_eye.xml и haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml заключается в том, что файл haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml может обнаружить глаза, если человек носит очки, но ненадежен, если он не носит очков. (Освоение OpenCV с практическими проектами компьютерного зрения)
15.07.2019
2
Есть небольшая разница в том, что существует два или более вариантов использования haarcascades_eye/tree. В первом можно захватить только открытые сетчатки глаз (граница предназначена для арок и кругов). В последнем можно запечатлеть только открытые глаза в очках или какой-нибудь цветной оправе. Сначала компьютер ищет очки и движется к сетчатке глаза.
При использовании синонимов в вашем коде cv2 может быть ошибка.
05.11.2020
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..