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OpenCV舌苔口罩分类器.rar

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简介：
本项目为一个利用OpenCV技术实现的机器学习模型，专门用于区分和分析舌苔图像及口罩佩戴情况。包含源代码及相关资源文件。 本库包含了舌苔识别分类器和口罩识别分类器。由于是个人训练完成的，样本数量有限，效果并非百分之百完美。但对于学习和研究来说已经足够使用了。如果需要更完美的效果，则建议根据实际情况采集标本进行进一步的训练。希望这些资源能够对大家有所帮助。

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  • OpenCV舌苔口罩分类器.rar
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    本项目为一个利用OpenCV技术实现的机器学习模型，专门用于区分和分析舌苔图像及口罩佩戴情况。包含源代码及相关资源文件。 本库包含了舌苔识别分类器和口罩识别分类器。由于是个人训练完成的，样本数量有限，效果并非百分之百完美。但对于学习和研究来说已经足够使用了。如果需要更完美的效果，则建议根据实际情况采集标本进行进一步的训练。希望这些资源能够对大家有所帮助。
     
  • 舌苔识别训练工具.zip
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    舌苔识别训练工具是一款专为医疗健康领域设计的应用程序，通过图像处理技术帮助用户和医生分析舌象信息，辅助诊断和健康管理。 一份已经用机器学习训练好的模型用于检测识别舌苔。具体的使用流程可以参考相关博客文章。
     
  • 已分类的舌苔数据集，分辨率为512x512，采用RGB三色通道
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    本数据集包含大量已分类的高分辨率（512x512像素）舌苔图像，使用RGB色彩模式，适用于医疗影像分析与机器学习研究。 我们有一个舌苔的数据集，每个类别已经分类好，图片大小为512x512像素，并且是RGB三色通道的图像。
     
  • OpenCV 多种特征分类器.rar
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    本资源包含使用OpenCV库实现多种特征检测与分类算法的代码和示例，适用于计算机视觉项目开发学习。 OpenCV（开源计算机视觉库）是计算机视觉领域中的一个强大工具，它包含了许多用于图像处理、特征检测及对象识别的功能。在名为“各种特征分类器”的压缩包中，我们可以找到一系列预训练的特征分类器，如haarcascade_eye.xml和haarcascade_eye_tree_eyeglasses等文件，这些是OpenCV里用于特定物体检测的经典模型。 基于Haar特征的级联分类器是一种常用的对象检测方法，在OpenCV里面广泛应用于人脸、眼睛及眼镜等物体识别。Haar特征由简单的矩形结构构成，并能表示图像中的边缘和纹理信息。通过训练数据集，这些弱分类器能够学习区分目标区域与非目标区域，从而高效地定位特定的物体。 1. **haarcascade_eye.xml**：这是一个预训练的眼睛检测模型，通过对输入图像进行逐层下采样及应用一组Haar特征来实现眼睛识别功能。在实际使用中，可以通过`cv::CascadeClassifier`类加载XML文件，并用它来检测图片或视频流中的眼睛。 2. **haarcascade_eye_tree_eyeglasses**：此模型不仅能检测到眼睛还能区分出戴眼镜的眼睛。与前者类似，该分类器也是由多个弱分类器串联而成的强分类器，但可能包含更复杂的特征以识别佩戴眼镜的情况，在需要同时处理这两种情况的应用场景中特别有用。 使用这些预训练模型的一般步骤包括： - 加载模型：通过`cv::CascadeClassifier::load`函数加载XML文件。 - 图像预处理：调整图像大小，并转换为灰度图。 - 目标检测：调用`cv::CascadeClassifier::detectMultiScale`函数进行目标位置的识别，返回一个矩形框列表表示被找到的目标区域的位置信息。 - 后期处理：根据需求对这些结果进行进一步优化或修正。 除了Haar特征外，OpenCV还支持其他类型的特征检测器如LBP（局部二值模式）和HOG（方向梯度直方图），以及基于深度学习的DNN分类器。这些模型可以用于更复杂的任务如人脸识别、行人识别等场景中。 在实际项目开发时，选择合适的特征分类器取决于具体的应用需求，比如检测精度要求、速度及计算资源等因素。OpenCV提供的预训练模型是快速原型设计和实验的好起点，并且对于初学者来说是非常有用的参考资料。但对于特定应用场景，则可能需要根据实际情况来定制并训练自己的模型以获得更好的性能表现。
     
  • 关于是否佩戴口罩的级联分类器cascade.xml
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    这段代码cascade.xml是一个用于检测人脸并判断是否佩戴口罩的机器学习模型，采用级联分类器算法，提高准确率和效率。 使用1500张佩戴口罩的图片和5000张没有佩戴口罩的图片进行训练，识别精度较高。
     
  • OpenCV人脸检测与分类器.rar
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    本资源为OpenCV库在Python环境下的应用示例，专注于人脸检测技术，并包含训练有素的人脸分类器模型，适用于初学者学习和开发实践。 使用OpenCV自带的人脸分类器来识别含有面部的图片。其中包括一个用Python编写的程序以及OpenCV训练好的分类器。
     
  • OpenCV检测口罩佩戴状况
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    本项目利用OpenCV实现对视频或图片中的人脸及口罩佩戴情况进行实时检测和识别，旨在评估公众遵守防疫措施的情况。 使用OpenCV的traincascade训练了两个XML文件，一个用于识别戴口罩的人脸，另一个用于识别未戴口罩的人脸。 ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/路径/haarcascade_frontalface_default.xml) ```
     
  • OpenCV检测口罩佩戴状况
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    本项目运用OpenCV技术开发了一套实时监测系统，能够准确识别并判断人员是否正确佩戴口罩，旨在提升公共场所的安全防护水平。 使用OpenCV的traincascade训练了两个xml文件，一个用于识别戴口罩的人脸，另一个用于识别未戴口罩的人脸。 以下是代码片段： ```python import cv2 imagedir = d://h04.jpg a = 0 img = cv2.imread(imagedir) gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图像灰化 #face_cascade = cv2.CascadeClassifier(d:/0205/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml) ```
     
  • PyQt5-口罩检测.rar
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    本项目为一个使用Python和PyQt5开发的桌面应用程序，能够实时检测视频或摄像头输入中的人脸是否佩戴口罩，并通过GUI显示结果。 使用PyQt5结合TensorFlow实现口罩识别功能。