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OpenCVでcvSaveのパスと権限を変更するにはどうすればよいですか?

haartraining を行っていますが、すべての段階が完了した後、次のエラーが表示されます。

問題は関数 cvSave のパスとアクセス許可にあるようですが、これらを変更する方法や何が問題なのかわかりません。これを修正する助けをいただければ幸いです。

カメラでキャプチャされた写真の顔を検出するために OpenCV を使用しています。でも正面じゃなくて目がカメラに向いていない顔もあることに気づきました。無駄のない正面顔に使用し、目がカメラに集中する必要がある haar cascades xml ファイルはどこにありますか。誰かがこのようなxmlファイルを持っていますか? 私を助けてください。

私の英語が下手なのかもしれません。だから、私がここで言ったことを理解していないなら。教えてください、より明確に理解できるように変更します。あなたが私を助けてくれることを願っています。どうもありがとう。

http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.htmlに従ってカスケード分類子をトレーニングしています。データ フォルダーにフォルダーが作成されました。convert_cascade 実行可能ファイルを使用して xml ファイルを作成したいのですが、ポップアップします。環境変数を設定し、作業ディレクトリにシンボリック リンクを作成しましたが、lib フォルダーに libml.so.2.1 が見つかりません。libopencv_ml.so.2.4 と linopencv_ml.so.2.4.9 を見てきました。これらのファイルへのシンボリック リンクを作成しても、エラー メッセージの上に表示されます。可能な解決策。私はすべてを検索しました。答えを知っている人がいたら教えてください。

OpenCV に 2 つの異なる Haar Cascade データセットがあることを確認しました。例として、 と を見てhaarcascade_upperbody.xmlくださいhaarcascade_mcs_upperbody.xml。この新しいmcsものは何ですか？私が監視できる唯一の違いはhaarcascade_mcs_upperbody.xml、他のものよりもはるかに優れた結果を提供していることです.

それで、誰かが私にこれら2つのタイプの違いを説明してもらえますか? 独自のデータセットをトレーニングする場合、これら 2 つのデータセットを選択するにはどうすればよいですか?

OpenCV と C++ を使用して手を検出しようとしています。

人の手が写っている手の輪郭を見つけることができます (正の画像)。基本的に私は最大の輪郭を見つけており、それを手の輪郭と見なしています。与えられた画像に手が存在しないとしましょう。その場合、輪郭を取り、それを手と見なします。

そこで、haar カスケードを使用して手の長方形を特定し、その領域に焦点を当てることができないかと考え始めましたが、xml をオンラインで検索してみましたが、顔検出のようには利用できないと思います。

では、画像が与えられた場合、輪郭のセットからどの画像が手に入っているかをどのように判断できますか?

haar 分類器の仕組みを理解しようとしています。ここでopencvのドキュメントを読んでいます：http://docs.opencv.org/modules/objdetect/doc/cascade_classification.htmlそして、基本的に一連のデータをトレーニングしてテンプレートのようなものを取得するようです。次に、チェックしたい実際の画像の上にテンプレートを置き、各ピクセルを調べて、探しているものである可能性が高いかどうかを確認します. というわけで、それが正しいと仮定して、下の写真を見ていてわからないところまで来ました。ブロックは「可能性が高い」と「可能性が低い」の領域を表すことになっていますか? 前もって感謝します

私は JSFEAT に取り組んでいますが、このライブラリの使用を開始すると、関数がアクセスしません。リソース:

1 と 2 のプロンプトを実行することを期待していますが、1 しか得られませんが、2 は得られません....アクセスするのを手伝ってください。当たりですか？？？

私はOpenCVを初めて使用し、カメラ入力を受け取り、それを.jpg画像として入力されるオブジェクトの既知の画像と比較し、Webカメラの入力がフィードされた画像と一致するかどうかを比較するプログラムを開発したいと考えています一定レベルの精度まで、必要なオブジェクトが見つかったことを示すメッセージなどが表示されるはずです。例: ウェブカメラの前にコンピュータ ケーブルを取得した場合、それを検出し、プログラムに入力したコンピュータ ケーブルの画像と比較する必要があります。

私は多くの手法を試しましたが、次のリンクに記載されているようにテンプレート マッチングが効果的であることがわかりました --- リアルタイム テンプレート マッチング - OpenCV、C++

ただし、長方形を描画してroiImageを取得した後、その可能性をディスク上の既知の画像（opencv作業ディレクトリ内）と比較したいと思います。このために、roiImg と他の画像を HSV 形式に変換し、アルゴリズムに従って 4 つの値を取得しようとしています。

2 つのコードを結合しようとしましたが、実行時に roiImg が作成され、imread を使用して他の 2 つの画像と比較できないため、機能しないようです。

}

opencv cascade を使用して、顔検出 viola jones 分類子を実装しようとしています。これは私が使用しているコードです:

問題は、これが opencv での viola jones の実装であり、実行に (作成者側から) 通常 30 fps かかることですが、約 1920x1080 の顔検出の通常の HD 画像を実行するには 6 秒かかります。実装が正しいのか、それともメソッドの実装方法に問題があるのか​​ 、それを高速化する方法はありますか? cascade.xml は、サンプル画像を使用してトレーニングしたファイルです。ありがとうございました。