개발하는 두더지

OpenCV의 AdaBoost를 이용한 얼굴과 눈, 코, 입을 검출하는 엔진이다. AdaBoost는 데이터가 학습데이터와 같은 Class로 분류되는지를 분류해 내는 분류기로 다수의 약한 분류기(각 약한 분류기는 의사 결정 트리로 돼있다)를 결합해 강한 분류기를 생성해내는 것이 핵심인 알고리즘으로 높은 분류율을 보인다. OpenCV에서 제공해 주는 AdaBoost 학습기를 이용하면 쉽게 학습데이터를 만들어 사용 할 수 있다. Haarcascade 예제들 중에 얼굴, 눈, 코, 입에 대한 학습데이터가 이미 존재하는 것을 발견하고 그것을 이용하여 각 개체를 분류해 낸다. 다음의 파일들이 각각 얼굴, 왼쪽 눈, 입, 코, 오른쪽 눈에 대한 학습 데이터 들이다. haarcascade_frontalface_alt...

#빌드환경 - Windows7 64bit + VS2010 + OpenCV 2.4.3 #include "stdafx.h" #include #include #include #include #include #include using namespace cv; using namespace std; int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { ⁄⁄haar xml분류기 const char *classifer = "C:⁄opencv 2.4.3⁄data⁄haarcascades⁄haarcascade_frontalface_default.xml"; const char *classifer1 = "C:⁄opencv 2.4.3⁄data⁄haarcascades⁄haarcascade_eye.xml"; CvHa..