Укладка каскада: Укладки на каскад. Как уложить стрижку каскад в домашних условиях

Прическа «каскад» – как уложить каскадную стрижку феном — Стрижки и прически своими руками — Прически и стрижки пошагово

Содержание

Прическа «каскад» с мягкими плавными контурами и акцентом на отдельные пряди создает ощущение особой теплоты и гармонии.

Оживает каскадная стрижка благодаря естественной, но в то же время изысканной укладке феном.

чарование длинных волос акцентируют оригинальные методы текстурирования, которые невозможны без современных средств стайлинга.

Укладочные средства для волос

Главные фиксаторы укладки — это муссы, лосьоны, гели, воски, лаки. Все они различаются степенью фиксации и качеством воздействия на разные типы волос.

Ознакомимся подробнее со средствами для стайлинга.

Муссы или пенки не только помогают фиксировать прическу, но и питают, а также увлажняют волосы. Они защищают волосяные стержни от пересыхания, а также создают надежный щит от неблагоприятных воздействий.

Пенные средства слабого и нормального фиксирования хорошо подходят для тонких волос. Сильную фиксацию лучше использовать для непокорных кудрей.

Гель — средство, изготовленное на водной основе. Оно необходимо для эффекта мокрых волос или создания акцента на отдельных прядях.

Воск содержит в составе экстракты растений для питания стержней, кондиционеры для блеска, силиконы для придания волосам мягкости и натуральный воск, который обеспечивает успешность укладки.

Лак для волос — самое признанное укладочное средство. Слабая и нормальная фиксация используется для редких волос и средне-густых.

Выбираем щетку для укладки

Круглые щетки «брашинг» придают волосам упругость и пышность.

«Брашинги» могут иметь всевозможные диаметры — чем он меньше, тем большее напряжение приобретают волосы. Самые популярные щетки имеют керамическую основу. Неплохо себя зарекомендовали деревянные инструменты с натуральной щетиной. Такие инструменты не прижигают волосы.

Скелетные щетки применяются для приподнимания корней волос.

Выбираем температуру фена

Когда мы сушим корни волос, то ставим сопло фена к самой коже. Ведь хорошо высушить волосы у самых корней очень важно: от этого сантиметра волос зависит объем прически.

У фена есть две скорости потока воздуха и три уровня температуры. Как получить понимание насколько горячо клиенту?

Давайте вспомним, на сколько секунд задерживается сопло фена около головы – это 1-3 секунды.

Традиционная рекомендация – вторая скорость фена и вторая температура для укладки. Если все-таки думаете, что горячо, возьмите первую температуру. Третий уровень тепла не используйте, потому что он действительно очень горячий.

Кожа не прижигается и в том случае, если щетку держать за основание, потому что рука чувствует температуру, которой обрабатывается прядь, и у вас появляется возможность отрегулировать уровень тепла.

Очень важен при укладке феном момент остывания пряди: от этого зависит долговечность прически. Во время работы периодически переключайте фен на низкотемпературный режим.

И еще один момент. Если каждый отдельный локон, освобожденный от брашинга, накрутить на палец, а затем зафиксировать клеммой, он дольше сохранит заданную форму.

Наносим средство для укладки

Чтобы волосы хорошо держали заданную «архитектуру», нужно на слегка влажные пряди нанести пену или мусс. Никогда не распределяйте средство по мокрым волосам. Сначала слегка подсушите шевелюру феном, и только потом распространите укладочное средство от корней стержней до кончиков.

Технология укладки каскадной стрижки

Каскадная стрижка выполняется «лесенкой» — это дает прекрасную возможность с помощью укладки придать прическе максимальный объем.

Обработка длинных волос требует времени и терпения. Такие стрижки нужно тщательно прорабатывать, иначе укладка выйдет нестойкой.

Длинные волосы сначала подсушивают феном, и только затем укладывают, иначе влага внутри волоса начнет превращаться в пар, который разрывает стержень изнутри. Удобнее начинать работу с волос затылка, выбирая не очень крупные пряди с основанием в форме прямоугольника. Верхние пряди лучше закрепить зажимами, чтобы влажные волосы не соприкасались с сухими.

Последовательность обработки прически

• Приподнимание корней волос каркасной щеткой.
• Протягивание всей длины пряди.
• Накручивание концов волос или полностью всей пряди на брашинг.
• Окончательная отделка укладки прически каскад.

Обработка корней волос теменной зоны

С помощью воздушной струи фена и каркасной щетки корни волос приподнимаются. Щетка ставит волосы перпендикулярно голове, и в такой позиции они высушиваются и охлаждаются. Фен при этом не перемещается вдоль щетки — сопло инструмента фиксируется параллельно плоскости расчески на несколько секунд.

Причем нужно обязательно контролировать, чтобы прядь была высушена полностью. Если останется даже совсем немного влаги, прическа потеряет заданную форму очень быстро.

Как приподнять корень брашингом при укладке затылочной зоны

Щетка заводится под прядь и проворачивается с поднятием инструмента вверх, тем самым приподнимая корень. Струя воздуха направляется под брашинг.

После приподнимания корней вся прядь по длине протягивается от основания к концам. Одновременно выполняются прокручивающие движения брашингом. Операция вытягивания повторяется несколько раз. Каждый раз подхватывайте волосы средним пальцем: так вы почувствуете, насколько сильно прогрелся волос, и не пережжете его. Если прядь уже нагрелась, следует переключить фен на режим холодного воздуха и остудить волосы.

А если вы хотите прибавить прическе объема, оттягивайте волосы перпендикулярно голове.

Обработка длинных волос прически каскад

Обратите внимание: сначала всегда прорабатывается длина волос и лишь потом концы. Начните просушивание пряди с максимального ее прогрева, и только потом накручивайте волосы на брашинг.

Введите скелетную щетку в волосы, оторвите зубья от поверхности головы и направьте расческу вдоль длины пряди, как бы разглаживая волосы, а сопло фена должно идти синхронно следом. Чтобы избежать переломов, плоскость насадки всегда располагается параллельно поверхности щетки.

Обязательно нужно дотягивать сопло до концов волос, иначе стержни получатся заломанными и небрежными.

Обработка концов волос

Накрутив прядь на брашинг, прогрейте ее, затем обратной стороной фена охладите. Во время охлаждения происходит окончательная фиксация полученной формы, ведь горячие волосы легко деформируются.

Затем аккуратно раскрутите прядь и временно закрепите ее клеммой: в таком положении она окончательно примет форму и остынет.

Для оформления концов волос можно воспользоваться квадратным брашингом – щетка такой формы поможет оптимально подкрутить концы и получить хороший изгиб длины. Это достигается за счет легкого залома волос на углах квадрата.

Окончательная отделка каскада

С помощью воска можно зафиксировать отдельные пряди или сделать прическу объемнее. Наберите из баночки немного средства и разогрейте его, растерев между ладонями. После этого нанесите на волосяные корни движениями, похожими на те, когда вы моете голову.

Окончательное оформление прически производится лаком сильной фиксации. Опрыскивать прическу следует, отступив от поверхности головы 30-40 см.

Категорически запрещается:

• Утапливать воздушную струю в щетку
• Использовать слишком высокую температуру фена – это может пересушить волос, а хорошо проработать его все равно не получится.

Как уложить стрижку каскад: 18 стильных вариантов

Каскад – излюбленная прическа многих девушек. Объем, пышность, плавные линии – всего этого можно добиться при правильной укладке.  Способов укладки имеется несколько. Запасайтесь стандартным набором инструментов и создавайте шедевр.

Инструменты и средства

Итак, вам понадобится следующее.

• Фен с насадкой для брашинга;
• Две расчески: обычная и круглая;
• Утюжок для выпрямления.
• Средства для стайлинга.

https://www.instagram.com/cabelocurto/ https://www.instagram.com/dicasdecortes/ https://www.instagram.com/dicasdecortes/

Повседневная укладка

На влажные расчесанные волосы наносим мусс. Сушим волосы, приподнимая их у корней для создания объема. По завершению используем текстурирующий спрей.

https://www.pinterest.ru/

Кончики внутрь

Для начала вам потребуется термозащитное средство. Начинаем сушить волосы со стороны затылка. Используем круглую щетку, накручивая на нее пряди. Фен обязательно направляем от корней к кончикам. Затем с помощью геля для укладки обрабатываем кончики волос, придавая им нужное направление.

https://www.instagram.com/dicasdecortes/

Объем у корней

На влажные волосы наносим мусс для объема. Сушим волосы, приподнимая их у корней. Можно использовать расческу для прикорневого начеса. Результат зафиксируйте лаком.

https://www.pinterest.ru

Небрежный объем

Слегка небрежные прически сегодня особо ценятся за свою оригинальность. Чтобы таким образом уложить каскад, для начала потребуется мусс для объема. Сушим волосы от корней к кончикам, вытягивая пряди круглой щеткой. Сушим шевелюру и закрепляем текстурирующим спреем.

https://www.instagram.com/salsalhair/ https://www.pinterest.ru

Гофре

Заметно преобразит прическу гофре. Стоит потратить немного времени, чтобы создать непревзойденный объем. Гофре – стильный вариант, который отлично подойдет для праздничной укладки.

Мокрые волосы

Эффект мокрых волос вошел в моду относительно недавно. Создать его просто. Для начала нанесите гель на влажные волосы, придав нужную форму. Затем просушите их и зафиксируйте результат лаком. Тут важно не перестараться: волосы должны выглядеть слегка влажными, а не грязными.

https://www.pinterest.ru/ https://www.pinterest.ru/

Укладка каскада на длинных волосах

На длинных волосах вариантов укладки каскада ни чуть ни меньше. Самым распространенным из них являются легкие локоны. Это легко сделать с помощью плойки. Начинать следует с середины волос, двигаясь вниз. Для создания прикорневого объема важно начесать пряди у корней и зафиксировать лаком. Прекрасным вариантом станет ставка на пышность. Для начала нанесем на волосы пенку для объема и распределим по всей длине волос. Затем сушим волосы, использую фен с насадкой для брашинга. В это же время приподнимаем волосы щеткой у корней. Шикарная прическа готова. Остается лишь зафиксировать ее.

https://www.instagram.com/cortesdecabelos/ https://www.instagram.com/cortesdecabelos/ https://www.instagram.com/cortesdecabelos/ https://www.instagram.com/dicasdecortes/

Способов укладки каскада существует множество. Среди них также зачес на один бок, начес назад, акцент на творческий беспорядок и многие другие. Ваш полет фантазии безграничен. Пробуйте, создавайте и будьте всегда в центре внимания с безупречной прической.

Напишите в комментариях какие идеи понравились Вам больше всего! 

Если Вам понравилась статья, сохраните к себе и поделитесь с друзьям

 

особенности, варианты укладки (51 фото)

Одной из популярных стрижек на средние и длинные волосы является стрижка каскад. У нее существует огромное количество вариаций и разновидностей. Ее можно выполнять как с челкой, так и без, дополнять оригинальным окрашиванием или делать яркое колорирование. В любом случае, стрижка каскад смотрится оригинально и свежо. Она появилась уже более 30 лет назад, но до сих пор не теряет своей популярности. В данной статье рассмотрим основные особенности данной стрижки, варианты ее исполнения и советы по красивой укладке.

Особенности каскадной стрижки

По своей сути каскадная стрижка — это стрижка прядей волос с чередованием различной длины. На макушке пряди стригутся более короткими, а к затылку постепенно удлиняются. Часто каскадную стрижку путают с лесенкой. Общие черты у них определенно есть, но существуют и свои особенности. Основное отличие заключается прежде всего в технике выполнения.

Выполнять такую стрижку лучше всего у опытного мастера. Только профессионал может грамотно определить форму вашего лица, чтобы при создании стрижки учесть все особенности и в результате получить потрясающую прическу. Главной особенностью каскадной стрижки является рваная текстура, пряди укорачиваются совершенно в хаотичном порядке. Именно за счет этого создается ощущение такой легкой небрежности и воздушности в прическе.

Укладка стрижки каскад

Укладка каскадной стрижки может быть как очень простой, так и отличаться некими сложными элементами, требующими профессионального подхода. Первое от чего нужно отталкиваться при укладке каскадной стрижки — это длина волос.

Укладка каскада на длинные волосы

Классическое исполнение каскадной стрижки — это длинные волосы. Изначально именно на длинных волосах выполнялась каскадная стрижка. Укладка данной стрижки на длинных волосах может быть весьма разнообразной, от создания эффектных плетений и кос, до красивых голливудских локонов и пышных причесок.

Идеальным вариантом укладки каскадной стрижки являются косы. Они получаются немного небрежными, с выпадающими прядками, но в этом и заключается их изюминка. Косы могут быть совершенно разнообразными: начинаться с макушки или с затылка, плестить наискосок или прямо. Прекрасно на каскаде смотрится колосок или рыбий хвост.

Кроме того, красивую укладку можно создать в виде пучка или ракушки. Они будут смотреться по-деловому стильно и красиво.

Укладка каскада на средние волосы

Средняя длина волос предполагает больше вариантов укладки каскадной стрижки. Чтобы создать ежедневную укладку необходимо вымыть волосы, убрать лишнюю влагу полотенцем, после чего опустить голову вниз и просушить феном, направляя его от корней к кончикам. Кончики высушенных волос обработать небольшим количеством пенки или мусса для укладки и аккуратными движениями закрутить их внутрь или наружу. Подсушить и готовую укладку зафиксировать лаком для волос.

Помимо такой немного небрежной укладки можно создавать более аккуратные варианты. Для этого можно воспользоваться утюжком и сделать идеально гладкие волосы. Кроме того, на каскаде прекрасно смотрятся плавные волны и красивые локоны.

Укладка каскада на короткие волосы

Каскад на коротких волосах укладывать достаточно просто. Вымытую голову подсушиваем феном одновременно приподнимая у корней. Берем небольшое количество геля, выбираем отдельные прядки и создаем с помощью геля эффектные перышки.

Видео

учебных пособий по Python

Создание собственного Haar Cascade OpenCV Python Tutorial

Добро пожаловать в учебник по обнаружению объектов с OpenCV и Python. В этом уроке вам будет показано, как создать свои собственные каскады Хаара, чтобы вы могли отслеживать любой объект, который вы хотите. Из-за характера и сложности этой задачи, этот учебник будет немного длиннее, чем обычно, но награда огромна.

Хотя вы * можете * сделать это в Windows, я бы не советовал.Таким образом, для этого урока я собираюсь использовать Linux VPS, и я рекомендую вам сделать то же самое. Вы можете попробовать использовать бесплатный уровень Amazon Web Services, хотя он может быть слишком медленным для вас, и вам, вероятно, потребуется больше оперативной памяти. Вы также можете получить VPS от Digital Ocean всего за 5 долларов в месяц. Я бы порекомендовал как минимум 2 ГБ оперативной памяти для того, что мы будем делать. Большинство хостов в настоящее время заряжаются по часам, включая Digital Ocean. Таким образом, вы можете купить сервер за 20 долларов в месяц, использовать его в течение дня, взять нужные вам файлы, а затем завершить работу сервера и заплатить очень небольшую сумму денег.Вам нужна дополнительная помощь в настройке сервера? Если это так, проверить этот конкретный учебник .

Когда ваш сервер будет готов к работе, вы захотите получить актуальную библиотеку OpenCV.

Перейдите в корневой каталог сервера или в другое место, где вы хотите разместить рабочее пространство.

кд ~

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

Во-первых, давайте создадим себе хороший каталог рабочего пространства:

mkdir opencv_workspace

cd opencv_workspace

Теперь, когда мы здесь, давайте возьмем OpenCV:

sudo apt-get install git

git clone https: // github.com / Itseez / opencv.git

Мы клонировали последнюю версию OpenCV здесь. Теперь давайте получим некоторые предметы первой необходимости:

Компилятор

: sudo apt-get install build-essential

Библиотеки: sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev

Привязки Python и тому подобное: sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev

Наконец, давайте возьмем библиотеку разработки OpenCV:

sudo apt-get установить libopencv-dev

Теперь, как мы на самом деле идти об этом процессе? Поэтому, когда вы хотите построить каскад Хаара, вам нужны «положительные» изображения и «отрицательные» изображения.«Положительные» изображения – это изображения, которые содержат объект, который вы хотите найти. Это могут быть изображения, которые в основном содержат объект, или изображения, содержащие объект, и вы указываете область интереса (ROI), в которой находится объект. С этими позитивами мы создаем векторный файл, который в основном содержит все эти позитивы вместе. Хорошая вещь о позитивах состоит в том, что вы можете просто получить одно изображение объекта, который вы хотите обнаружить, и затем иметь несколько тысяч негативных изображений.Да, несколько тысяч. Негативные изображения могут быть чем угодно, только они не могут содержать ваш объект.

Отсюда, с вашим единственным положительным изображением, вы можете использовать команду opencv_createsamples , чтобы фактически создать кучу положительных примеров, используя ваши отрицательные изображения. Ваш позитивный имидж будет накладываться на эти негативы, и на него будут наклоняться и всякие вещи. Это на самом деле может работать довольно хорошо, особенно если вы просто ищете один конкретный объект.Однако если вы хотите идентифицировать все отвертки, вам нужно иметь тысячи уникальных изображений отверток, а не использовать opencv_createsamples для генерации образцов для вас. Мы сделаем это простым и просто используем одно положительное изображение, а затем создадим несколько образцов с нашими негативами.

Наш позитивный имидж:

Вот еще один сценарий, в котором вам, скорее всего, понравится больше, если вы будете использовать свое собственное изображение. Если что-то пойдет не так, попробуйте с моим и посмотрите, где, возможно, вы ошиблись, но я предлагаю вам сделать свою собственную фотографию.Держите это маленьким. 50×50 пикселей это подталкивает.

Отлично, получить позитивный имидж – не проблема! Есть только одна проблема. Нам нужны тысячи негативных изображений. Возможно, в будущем нам также понадобятся тысячи позитивных изображений. Где в мире мы можем это сделать? Есть довольно полезный сайт, основанный на концепции WordNet, под названием ImageNet . Отсюда вы можете найти изображения практически всего. В нашем случае нам нужны часы, поэтому ищите часы, и вы найдете тонны категорий часов.Давайте пойдем с аналоговыми часами . Потрясающие! Это становится лучше, хотя. Проверьте, что вкладка загрузок! Там есть URL для всех аналоговых часов! Очень круто. Хорошо, но я сказал, что мы будем использовать только один положительный результат, поэтому мы просто обнаружим одни часы. Если вы хотите обнаружить «все» часы, подготовьтесь к тому, чтобы получить более 50 000 изображений часов и не менее 25 000 «негативных» изображений. После этого, будьте готовы к тому, что ваш сервер Haar Cascade займет неделю. Так как мы можем получить негативы? Весь смысл ImageNet для обучения изображений, поэтому их изображения довольно специфичны.Таким образом, если мы будем искать людей, машины, лодки, самолеты … как бы там ни было, шансов не будет. Вы можете увидеть часы на людях или что-то в этом роде, но вы поняли. Поскольку вы, вероятно, найдете часы рядом с людьми или на них, я думаю, что вы могли бы также получить изображения людей. Моя идея заключалась в том, чтобы найти людей, занимающихся спортом, они, вероятно, не носят аналоговые часы. Итак, давайте найдем несколько URL-ссылок с изображениями. Я нашел ссылку спорт / легкая атлетика , на которой было зарегистрировано 1888 изображений, но вы обнаружите, что многие из них полностью повреждены.Давайте найдем еще один: человек .

Хорошо, отлично, у нас есть все эти изображения, и что теперь? Ну, во-первых, мы действительно хотим, чтобы все они были одинакового размера и намного меньше! Черт возьми, если бы мы только знали, как манипулировать изображениями … хм … О, точно, это учебник OpenCV! Мы, вероятно, справимся. Итак, во-первых, мы собираемся написать быстрый сценарий, который будет посещать эти списки URL, захватывать ссылки, посещать ссылки, извлекать изображения, изменять их размер, сохранять их и повторять до тех пор, пока мы не закончим.Когда наши каталоги полны изображений, нам также нужен своего рода файл описания, который описывает изображения. Для позитива, этот файл очень сложно создавать вручную, так как вам нужно указать точную область интереса для вашего объекта для каждого изображения. Валовой. К счастью, метод create_samples размещает изображение в случайном порядке и делает все, что у нас работает. Нам просто нужен простой дескриптор для негативов, но это не проблема, мы можем сделать это, пока мы тянем и манипулируем изображениями.

Не стесняйтесь запускать этот код где угодно.Я собираюсь запустить его на своем главном компьютере, так как он должен идти немного быстрее. Вы можете запустить на своем сервере. Если вам нужен модуль cv2, выполните sudo apt-get python-OpenCV . На данный момент я не знаю хорошего способа получить эти привязки для Python 3 в Linux. Скрипт, который я буду писать, предназначен для Python 3, так что имейте это в виду. Основным отличием будет обработка Urllib.

download-image-by-link.py

 импорт urllib.request
импорт cv2
импортировать numpy как np
импорт ОС

def store_raw_images ():
    neg_images_link = '// image-net.орг / API / текст / imagenet.synset.geturls? wnid = n00523513'
    neg_image_urls = urllib.request.urlopen (neg_images_link) .read (). decode ()
    pic_num = 1
    
    если нет os.path.exists ('neg'):
        os.makedirs ( 'отр')
        
    для меня в neg_image_urls.split ('\ n'):
        пытаться:
            печать (я)
            urllib.request.urlretrieve (i, "neg /" + str (pic_num) + ". jpg")
            img = cv2.imread ("neg /" + str (pic_num) + ". jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # должно быть больше, чем samples / pos pic (чтобы мы могли разместить на нем наше изображение)
            resized_image = cv2.изменить размер (img, (100, 100))
            cv2.imwrite ( "нег /" ул (pic_num +) + "JPG", resized_image)
            pic_num + = 1
            
        кроме исключения как е:
            печать (str (e)) 

Достаточно просто, этот скрипт будет посещать ссылки, захватывать URL-адреса и переходить к ним. Отсюда мы берем изображение, преобразуем его в оттенки серого, изменяем его размер и сохраняем. Мы используем простой счетчик для именования изображений. Иди и беги. Как вы, наверное, видите, здесь очень много недостающих картинок и тому подобное.Это нормально. Более проблематичными являются некоторые из этих картинок ошибок. В основном все белое с некоторым текстом, который говорит, что они больше не доступны, а не обслуживание и ошибка HTTP. Теперь у нас есть пара вариантов. Мы можем просто игнорировать это или исправить это. Эй, это изображение без часов, так что, верно? Конечно, вы можете принять это мнение, но если вы используете этот метод тяги для позитива, то это определенно проблема. Вы можете вручную удалить их … или мы можем просто использовать наши новые знания по анализу изображений, чтобы обнаружить эти глупые изображения и удалить их!

Я пошел дальше и создал новый каталог, назвав его “безобразным”.«В этом каталоге я щелкнул и перетащил все уродливые версии изображений (только по одной). Я нашел только одного главного преступника с негативами, поэтому у меня есть только один. Давайте напишем сценарий, чтобы найти все экземпляры этого изображения. и удалите его.

 def find_uglies ():
    match = False
    для file_type в ['neg']:
        для img в os.listdir (file_type):
            для уродливого в os.listdir ('уродливые'):
                пытаться:
                    current_image_path = str (file_type) + '/' + str (img)
                    некрасиво = cv2.imread ( 'Уроды /' + ул (некрасиво))
                    question = cv2.imread (current_image_path)
                    если ugly.shape == question.shape, а не (np.bitwise_xor (некрасиво, вопрос) .any ()):
                        печать («Это одна уродливая картинка! Удаление!»)
                        печать (current_image_path)
                        os.remove (current_image_path)
                кроме исключения как е:
                    печать (str (e)) 

Пока у нас есть только негативы, но я оставил место для вас, чтобы вы легко добавили туда «pos».Вы можете запустить его для проверки, но я не возражал бы сначала получить еще несколько негативов. Давайте еще раз запустим съемщик изображений, используя только URL: //image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n07942152. Последнее изображение было # 952, поэтому давайте начнем pic_num с 953 и изменим URL.

 def store_raw_images ():
    neg_images_link = '//image-net.org/api/text/imagenet.synset.geturls?wnid=n07942152'
    neg_image_urls = urllib.request.urlopen (neg_images_link) .read (). decode ()
    pic_num = 953
    
    если не ос.path.exists ( 'нег'):
        os.makedirs ( 'отр')
        
    для меня в neg_image_urls.split ('\ n'):
        пытаться:
            печать (я)
            urllib.request.urlretrieve (i, "neg /" + str (pic_num) + ". jpg")
            img = cv2.imread ("neg /" + str (pic_num) + ". jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
            # должно быть больше, чем samples / pos pic (чтобы мы могли разместить на нем наше изображение)
            resized_image = cv2.resize (img, (100, 100))
            cv2.imwrite ( "нег /" ул (pic_num +) + "JPG", resized_image)
            pic_num + = 1
            
        кроме исключения как е:
            печать (str (e)) 

Теперь у нас есть более 2000 фотографий, поэтому мы готовим.Последний шаг – нам нужно создать файл дескриптора для этих негативных изображений. Опять же, мы будем использовать некоторый код!

 def create_pos_n_neg ():
    для file_type в ['neg']:
        
        для img в os.listdir (file_type):

            если file_type == 'pos':
                line = file_type + '/' + img + '1 0 0 50 50 \ n'
                с открытым ('info.dat', 'a') как f:
                    f.write (линия)
            elif file_type == 'neg':
                line = file_type + '/' + img + '\ n'
                с открытой ('BG.txt ',' a ') как f:
                    напишите (строка) 

Запустите это, и у вас есть файл bg.txt. Теперь, я понимаю, что у некоторых из вас может быть не самое лучшее интернет-соединение, поэтому я буду хорошим парнем и загружу негативные изображения и файл описания сюда . Вы должны пройти через эти шаги, хотя. Если вам совсем не нравится этот урок, вам нужно знать, как выполнить эту часть. Хорошо, поэтому мы решили, что будем использовать одно изображение для позитивного изображения на переднем плане.Таким образом, нам нужно сделать create_samples. Это означает, что нам нужно переместить наш каталог neg и файл bg.txt на наш сервер. Если вы запустили весь этот код на своем сервере, не беспокойтесь об этом.

Если вы мастер и разобрались, как запустить create_samples и тому подобное в Windows, поздравляем! Вернувшись на серверную землю, мои файлы теперь похожи на:

opencv_workspace
--neg
---- negimages.jpg
--opencv
--info
--bg.txt
--watch5050.JPG

У вас, вероятно, нет справочника информации, так что давай mkdir info . Это где мы будем наполнять все положительные образы.

Теперь мы готовы создать несколько положительных образцов на основе изображения watch5050.jpg. Для этого запустите через терминал следующее, находясь в рабочей области:

  opencv_createsamples -img watch5050.jpg -bg bg.txt -info info / info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 1950  

Это создает образцы, основанные на указанном нами img, bg – справочная информация, информация, в которую мы поместим информацию.Вывод списка (который очень похож на файл bg.txt), затем -pngoutput – это место, куда мы хотим поместить вновь созданные изображения. Наконец, у нас есть несколько необязательных параметров, чтобы сделать наше исходное изображение более динамичным, а затем = num для количества сэмплов, которые мы хотим создать. Отлично, давайте запустим это. Теперь у вас должно быть ~ 2000 изображений в вашем информационном каталоге и файл с именем info.lst. Этот файл является вашим “положительным” файлом в основном. Откройте это и пик на том, как это выглядит:

0001_0014_0045_0028_0028.JPG 1 14 45 28 28

Сначала у вас есть имя файла, затем у вас есть количество ваших объектов на изображении, а затем все их местоположения. У нас есть только один, так что это x, y, ширина и высота прямоугольника для объекта в изображении. Вот одно из изображений:

Видно трудно это увидеть, но часы на этом изображении, если вы посмотрите внимательно. Ниже и слева от самого левого человека на изображении. Таким образом, это «позитивное» изображение, созданное из иначе «негативного» изображения, и это негативное изображение также будет использоваться при обучении.Теперь, когда у нас есть положительные изображения, нам нужно создать векторный файл, в котором мы сшиваем все наши положительные изображения. Для этого мы снова будем использовать opencv_createsamples !

opencv_createsamples -info info / info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec positives.vec

Это наш векторный файл. Здесь мы просто сообщаем ему, где находится информационный файл, сколько изображений мы хотим содержать в файле, какие размеры должны быть в этом векторном файле, а затем, наконец, куда выводить результаты.Вы можете увеличить их, если хотите, 20 х 20, вероятно, достаточно хороши, и чем больше вы идете, тем больше экспоненциально дольше будет работать тренер. Продолжая, мы теперь просто должны потренировать наш каскад.

Во-первых, мы хотим разместить выходные данные где-то, поэтому давайте создадим новый каталог данных:

mkdir data и ваше рабочее пространство должно выглядеть следующим образом:

opencv_workspace
--neg
---- negimages.jpg
--opencv
--info
--data
- отзывы.VEC --bg.txt
--watch5050.jpg

Теперь давайте запустим команду поезда:

opencv_traincascade -data data -vec positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20

Здесь мы говорим, куда мы хотим направить данные, где находится векторный файл, где находится фоновый файл, сколько положительных и отрицательных изображений использовать, сколько этапов, а также ширину и высоту. Обратите внимание, что мы используем значительно меньше numPos, чем у нас. Это должно освободить место для этапов, которые добавят к этому.

Есть еще варианты, но они подойдут. Основными здесь являются числа положительных и отрицательных. Общим понятием является то, что в большинстве случаев вы хотите, чтобы изображения pos: neg имели соотношение 2: 1. Некоторые ситуации могут отличаться, но это общее правило, которому люди следуют. Когда в Риме. Далее у нас есть этапы. Мы выбрали 10. Вы хотите 10-20, по крайней мере, здесь, чем больше, тем дольше это займет, и это снова экспоненциально. Первый этап обычно довольно быстрый, 5-й этап намного медленнее, а 50-й – навсегда! Итак, мы делаем 10 этапов на данный момент.Удобно то, что вы можете тренироваться 10 этапов, вернуться позже, сменить число на 20 и продолжить прямо там, где вы остановились. Точно так же вы можете просто поставить что-то вроде 100 этапов, лечь спать, проснуться утром, остановить это, посмотреть, как далеко вы продвинулись, затем «тренироваться» с таким количеством этапов, и вам сразу же будет представлен каскадный файл. Как вы, вероятно, можете понять из этого последнего предложения, результатом этой команды действительно является большой и священный каскадный файл. Мы надеемся, что наши обнаружат мои часы или любой другой предмет, с которым вы решили пойти.Все, что я знаю, это то, что я еще не закончил этап 1, пока не набрал весь этот абзац. Если вы действительно хотите выполнить команду на ночь, но не хотите оставлять терминал открытым, вы можете использовать nohup:

nohup opencv_traincascade -данные данных -vec positives.vec -bg bg.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20 &

Это позволит продолжить выполнение команды даже после закрытия терминала. Вы можете сделать больше, но вы можете или не можете исчерпать 2 ГБ ОЗУ.

10 этапов заняли чуть менее 2 часов на моем сервере 2GB Digital Ocean . Итак, либо у вас есть файл cascade.xml, либо вы остановили выполнение сценария. Если вы остановили его выполнение, у вас должна быть куча файлов stageX.xml в вашем каталоге «data». Откройте это, посмотрите, сколько этапов вы сделали, и затем вы можете снова запустить opencv_traincascade с таким количеством этапов, и вам сразу же будет предоставлен каскад.XML-файл. Отсюда мне нравится просто называть это, что это и сколько этапов. Для меня я сделал 10 этапов, поэтому я переименовал его в watchcascade10stage.xml . Это все, что нам нужно, так что теперь возвращайтесь на свой главный компьютер с новым каскадным файлом, поместите его в свой рабочий каталог, и давайте попробуем!

 импорт NUMPY NP
импорт cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_eye.xml')

# Это каскад, который мы только что сделали.Звони что хочешь
watch_cascade = cv2.CascadeClassifier ('watchcascade10stage.xml')

cap = cv2.VideoCapture (0)

пока 1:
    ret, img = cap.read ()
    серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1,3, 5)
    
    # Добавь это
    # изображение, отклонить уровни уровней веса.
    watches = watch_cascade.detectMultiScale (серый, 50, 50)
    
    # Добавь это
    для (x, y, w, h) в часах:
        cv2.rectangle (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,255,0), 2)

    для (x, y, w, h) в гранях:
        CV2.прямоугольник (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,0,0), 2)

        
        roi_gray = серый [у: у + ч, х: х + ш]
        roi_color = img [y: y + h, x: x + w]
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale (roi_gray)
        для (ex, ey, ew, eh) в глазах:
            cv2.rectangle (roi_color, (например, еу), (ех + EW, EY + а), (0,255,0), 2)

    cv2.imshow ( 'IMG', IMG)
    k = cv2.waitKey (30) & 0xff
    если k == 27:
        перерыв

cap.release ()
cv2.destroyAllWindows () 

Мой результат:

Как вы, наверное, заметили, коробки для часов довольно маленькие.Это, кажется, не получить все часы. Напомним, размер наших тренировок был 20х20. Таким образом, мы имеем максимум 20×20. Вы могли бы сделать 100×100, но, будьте осторожны, это займет очень много времени для тренировки. Таким образом, вместо того, чтобы рисовать коробку, почему бы просто не написать текст на часах или что-то? Делать это относительно просто. Вместо того, чтобы делать cv2.rectangle (img, (x, y), (x + w, y + h), (0,0,255), 2) в часах, мы можем сделать

 font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText (img, 'Watch', (x-w, y-h), шрифт, 0.5, (11,255,255), 2, cv2.LINE_AA) 

Новый результат:

Довольно круто! Так что вы, вероятно, не делали часы со мной, как вы? Если у вас возникли проблемы, попробуйте использовать все точно так же, как я. Вместо того, чтобы обнаруживать по каналу камеры, обнаруживать по изображению, и вот один:

Обнаружение бега на этом изображении должно дать вам:

Я не знаю о вас, но как только я наконец заработал, я был очень взволнован! Самым впечатляющим для меня является размер данных, необходимых для отслеживания объектов.Каскады Хаара обычно имеют размер от 100 до 2000 КБ. Каскад Хаара объемом 2000 КБ либо слишком велик, либо он должен быть очень точным. Подумайте, в свое время вы встречаете около 5000 общих предметов. Предположим, что средний каскад Хаара составляет ~ 500 КБ. Это дает нам: 0,5 МБ * 5000 = 2500 МБ или 2,5 ГБ. Это дает вам 2,5 ГБ оперативной памяти, необходимой для распознавания 5000 объектов, и, вероятно, большинства объектов, с которыми вы когда-либо столкнетесь за день. Это очаровывает меня. Предположим, что у нас есть доступ ко всем сетям изображений, и мы можем сразу же получить общие изображения для широкого спектра объектов.Рассмотрим дальше, поскольку большинство изображений на imagenet в основном составляют 100% «отслеживающего» объекта, поэтому вы, вероятно, можете обойтись в позитивах, не отмечая вручную местоположение и просто используя 0,0 и полный размер изображения. Возможности для того, что вы можете сделать здесь, огромны … Ну, это пока все. В будущем я, вероятно, сделаю некоторое распознавание символов с OpenCV. Если у вас есть какие-либо другие запросы, напишите мне, предложите в сообществе или опубликуйте видео.

Наслаждайся новыми силами.Используйте их навсегда.

Для получения дополнительной суперсилы, перейдите на: Домашняя страница

,

учебных пособий по Python

Обнаружение каскадных объектов Хаара Face & Eye OpenCV Tutorial

В этом руководстве по OpenCV с Python мы обсудим обнаружение объектов с каскадами Хаара. Мы начнем обнаружение лица и глаз. Чтобы распознать / обнаружить объект с помощью каскадных файлов, вам сначала понадобятся каскадные файлы. Для чрезвычайно популярных задач они уже существуют. Например, обнаружение таких вещей, как лица, машины, улыбки, глаза и номерные знаки, довольно распространено.

Сначала я покажу вам, как использовать эти каскадные файлы, затем я покажу вам, как приступить к созданию ваших собственных каскадов, чтобы вы могли обнаружить любой объект, который вы хотите, что чертовски круто!

Вы можете использовать Google, чтобы найти различные каскады Хаара, которые вы можете захотеть обнаружить. У вас не должно быть особых проблем с поиском вышеупомянутых типов. Мы будем использовать каскад лица и каскад глаз . Вы можете найти еще несколько в корневом каталоге каскадов Хаара.Обратите внимание на лицензию на использование / распространение этих каскадов Хаара.

Давайте начнем наш код. Я предполагаю, что вы загрузили haarcascade_eye.xml и haarcascade_frontalface_default.xml по ссылкам выше, и эти файлы находятся в каталоге вашего проекта.

 импорт NUMPY NP
импорт cv2

# несколько каскадов: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades

#https: //github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.XML
face_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_frontalface_default.xml')
#https: //github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture (0) 

Здесь мы начинаем с импорта cv2 и numpy, затем загружаем наши каскады лица и глаз. Пока все достаточно просто.

 пока 1:
    ret, img = cap.read ()
    серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1.3, 5) 

Теперь мы начинаем наш типичный цикл, единственное новое здесь – это создание лиц. Для получения дополнительной информации, посетите документацию для функции Detective MultiSale . В основном это находит лица! Мы также хотим найти глаза, но разве не было бы разумно логично сделать так, чтобы мы видели глаза только на лицах? Будем надеяться, что мы не ищем глаз, которых нет на лицах! На самом деле, «обнаружение глаз», вероятно, не обнаружит глазного яблока, лежащего вокруг.Для обнаружения большинства глаз используются окружающая кожа, веки, ресницы и брови. Таким образом, наш следующий шаг – сначала сломать лица, прежде чем попасть в глаза:

 для (x, y, w, h) в гранях:
        cv2.rectangle (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,0,0), 2)
        roi_gray = серый [у: у + ч, х: х + ш]
        roi_color = img [y: y + h, x: x + w] 

Здесь мы находим грани, их размеры, рисуем прямоугольники и отмечаем ROI. Далее мы высматриваем глаза:

 глаз = глазной каскад.detectMultiScale (roi_gray)
        для (ex, ey, ew, eh) в глазах:
            cv2.rectangle (roi_color, (ex, ey), (ex + ew, ey + eh), (0,255,0), 2) 

Если мы найдем их, мы продолжим и сделаем еще несколько прямоугольников. Далее мы заканчиваем:

 cv2.imshow ('img', img)
    k = cv2.waitKey (30) & 0xff
    если k == 27:
        перерыв

cap.release ()
cv2.destroyAllWindows () 

Полный код:

 импорт NUMPY NP
импорт cv2

# несколько каскадов: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades

#https: // GitHub.ком / Itseez / OpenCV / BLOB / Master / данные / haarcascades / haarcascade_frontalface_default.xml
face_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_frontalface_default.xml')
#https: //github.com/Itseez/opencv/blob/master/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier ('haarcascade_eye.xml')

cap = cv2.VideoCapture (0)

пока 1:
    ret, img = cap.read ()
    серый = cv2.cvtColor (img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    face = face_cascade.detectMultiScale (серый, 1,3, 5)

    для (x, y, w, h) в гранях:
        CV2.прямоугольник (IMG, (х, у), (х + W, Y + Н), (255,0,0), 2)
        roi_gray = серый [у: у + ч, х: х + ш]
        roi_color = img [y: y + h, x: x + w]
        
        eyes = eye_cascade.detectMultiScale (roi_gray)
        для (ex, ey, ew, eh) в глазах:
            cv2.rectangle (roi_color, (например, еу), (ех + EW, EY + а), (0,255,0), 2)

    cv2.imshow ( 'IMG', IMG)
    k = cv2.waitKey (30) & 0xff
    если k == 27:
        перерыв

cap.release ()
cv2.destroyAllWindows () 

Результат:

Неплохо. Вы можете заметить, что мне пришлось снять очки.Это вызвало некоторые проблемы. Мой рот также был обнаружен довольно часто как глаза, иногда даже лицо, но вы поняли. Волосы на лице и другие вещи часто могут обмануть рудиментарное обнаружение лица и даже продвинутые. Цвет кожи также может вызвать много проблем, так как мы часто стараемся максимально упростить изображения, теряя при этом много значений цвета. Существует даже мини-индустрия, позволяющая избежать распознавания и распознавания лиц. Веб-сайт CVDazzle будет примером этого. Некоторые из них довольно странные, но они могут работать довольно хорошо.Вы также можете всегда идти по пути полной реконструктивной хирургии лица, чтобы избежать автоматического отслеживания и обнаружения, так что всегда есть, но это немного более устойчиво. Прическа немного более временна и проста.

Хорошо, так что распознавать лица, глаза и машины в порядке, но мы программисты. Мы хотим быть в состоянии сделать что-нибудь. Оказывается, вещи могут стать довольно запутанными, и несколько сложными, чтобы построить свои собственные каскады Хаара, но другие люди делают это … и вы тоже! Об этом и следует поговорить в следующем уроке.

,

Глубокое изучение каскада Хаара Объяснение

Хорошо! Здесь мы начинаем развлекаться! Концепция каскада Хаара и то, как он используется в реальном мире, не может не удивить. Так что же это?

Каскад Хаара

Каскад Хаара – это алгоритм обнаружения объектов машинного обучения, используемый для идентификации объектов на изображении или видео и основанный на концепции функций , предложенной Полом Виолой и Майклом Джонсом в их статье «Быстрый объект» Обнаружение с использованием расширенного каскада простых функций “в 2001 году.

Это подход, основанный на машинном обучении, где каскадная функция обучается из множества положительных и отрицательных изображений. Затем используется для обнаружения объектов на других изображениях.

Алгоритм состоит из четырех этапов:

1. Выбор функций Хаара
2. Создание интегральных изображений
3. Обучение Adaboost
4. Каскадные классификаторы

Хорошо известно, что может обнаруживать лица и части тела на изображении, но может быть обученным идентифицировать практически любой объект.

Давайте рассмотрим распознавание лиц в качестве примера. Первоначально алгоритм требует много положительных изображений лиц и отрицательных изображений без лиц для обучения классификатора. Тогда нам нужно извлечь из него особенности.

Первый шаг – собрать особенности Хаара. Функция Хаара рассматривает смежные прямоугольные области в определенном месте в окне обнаружения, суммирует интенсивности пикселей в каждой области и вычисляет разницу между этими суммами.

Встроенные изображения используются, чтобы сделать это очень быстро.

Но среди всех этих функций, которые мы рассчитали, большинство из них не имеют значения. Например, рассмотрите изображение ниже. Верхний ряд показывает две хорошие особенности. Первая выбранная особенность, кажется, фокусируется на том свойстве, что область глаз часто темнее, чем область носа и щек. Вторая выбранная функция основана на том, что глаза темнее, чем переносица. Но те же самые окна, применяемые на щеках или любом другом месте, не имеют значения.

Так как же выбрать лучшие функции из 160000+ функций? Это достигается с помощью концепции Adaboost , которая одновременно выбирает лучшие функции и обучает классификаторы, которые их используют.Этот алгоритм создает «сильный» классификатор как линейную комбинацию взвешенных простых «слабых» классификаторов. Процесс заключается в следующем.

Во время фазы обнаружения окно целевого размера перемещается поверх входного изображения, и для каждого подраздела изображения и функций Хаара вычисляются. Вы можете увидеть это в действии на видео ниже. Затем эту разницу сравнивают с изученным порогом, который отделяет не-объекты от объектов. Поскольку каждая особенность Хаара является лишь «слабым классификатором» (качество его обнаружения несколько лучше, чем случайное угадывание), большое количество признаков Хаара необходимо для описания объекта с достаточной точностью, и поэтому они объединены в каскадных классификаторов сформировать сильный классификатор.

Каскадный классификатор

Каскадный классификатор состоит из набора этапов, каждый из которых представляет собой группу слабых учеников. Слабые ученики – это простые классификаторы, называемые , пни решений . Каждый этап тренируется с использованием техники повышения. Повышение дает возможность обучать высокоточный классификатор, принимая средневзвешенное значение решений, принятых слабыми учениками.

Каждая ступень классификатора помечает регион, определенный текущим местоположением скользящего окна, как положительный или отрицательный. Положительный указывает, что объект был найден, а отрицательный указывает, что объекты не были найдены. Если метка отрицательная, классификация этой области завершена, и детектор перемещает окно в следующее место. Если метка положительная, классификатор передает регион на следующий этап. Детектор сообщает об объекте, найденном в текущем местоположении окна, когда последний этап классифицирует регион как положительный.

Стадии предназначены для максимально быстрого отбраковки отрицательных образцов.Предполагается, что подавляющее большинство окон не содержат объект интереса. И наоборот, истинные позитивы встречаются редко и стоит потратить время на проверку.

• истинно положительный возникает, когда положительный образец правильно классифицирован.
• Ложный положительный возникает, когда отрицательный образец ошибочно классифицируется как положительный.
• ложноотрицательный возникает, когда положительный образец ошибочно классифицируется как отрицательный.

Чтобы работать хорошо, каждая ступень в каскаде должна иметь низкий уровень ложных отрицательных результатов.Если этап неправильно помечает объект как отрицательный, классификация прекращается, и вы не можете исправить ошибку. Тем не менее, каждый этап может иметь высокий уровень ложных срабатываний. Даже если детектор неправильно помечает необъект как положительный, вы можете исправить ошибку на последующих этапах. Добавление большего количества этапов уменьшает общий уровень ложных срабатываний, но также уменьшает общий уровень истинных положительных результатов.

Для каскадного классификатора требуется набор положительных образцов и набор отрицательных изображений.Вы должны предоставить набор положительных изображений с интересующими областями, указанными для использования в качестве положительных образцов. Вы можете использовать Image Labeler для обозначения объектов интереса с помощью ограничительных рамок. Image Labeler выводит таблицу для использования для положительных образцов. Вы также должны предоставить набор негативных изображений, из которых функция генерирует негативные выборки автоматически. Для достижения приемлемой точности детектора установите количество ступеней, тип функции и другие параметры функции.

Видео ниже показывает это в действии.

Каскад Хаара – Определение лица в действии

Если картинка стоит тысячи слов, это будет миллион слов. Вот где все это объединяется. Ааааа момент.

Это простое видео помогло мне понять, как работает этот алгоритм. Вот некоторые наблюдения:

• Обратите внимание, как алгоритм систематически перемещает окно по изображению, применяя функции Хаара, когда он пытается определить лицо. Это изображено зелеными прямоугольниками.
• Обратите внимание, что под красным граничным квадратом мы видим, как классификатор выполняет этапы, быстро отбрасывая оконные рамы, которые явно не совпадают (этапы 1-25)
• Справа от этапа мы видим, насколько хорошо он выполнил идентификацию лица ,
• Обратите внимание, что по мере приближения к определению лица число этапов увеличивается до 20 с. (около 1 минуты). Это демонстрирует каскадный эффект, когда ранние этапы отбрасывают входные данные, поскольку он определил их как не относящиеся к делу.Поскольку это становится ближе к поиску лица, это обращает более пристальное внимание.

Дайте мне знать, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии ниже.

Я хочу убедиться, что я правильно понял этот пост. Очень важно, чтобы вы это поняли, прежде чем мы перейдем к следующему разделу, в котором мы будем реализовывать полноценный детектор Хаара с каскадом .

Следующие шаги

Я не знаю о вас, но я считаю, что лучший способ понять что-то – это сделать это.Концептуально у нас теперь есть идея, как работает машинное обучение обнаружению объектов Haar Cascade. Теперь давайте создадим собственный детектор объектов в реальном мире, обучим его и увидим его в действии. У меня есть действительно классный пример для нас! Нажмите на кнопку ниже.

Ссылки

1. Википедия, Википедия. «AdaBoost.» Википедия , Фонд Викимедиа, 13 января 2018 г., en.wikipedia.org/wiki/AdaBoost.
2. Документы, OpenCV. «Обнаружение лица с использованием каскадов Хаара». OpenCV: обнаружение лица с использованием каскадов Хаара , 4 августа.2017, docs.opencv.org/3.3.0/d7/d8b/tutorial_py_face_detection.html.
3. Википедия, Википедия. «Среда обнаружения объекта Виола – Джонса». Википедия , Фонд Викимедиа, 4 ноября. 2017, en.wikipedia.org/wiki/Viola–Jones_object_detection_framework.
4. Википедия, Википедия. «Каскадные классификаторы». Википедия , Фонд Викимедиа, 15 октября. 2013, en.wikipedia.org/wiki/Cascading_classifiers.
5. Математика, Математика. «Обучить детектор каскадных объектов» Mathworks , 2017, www.mathworks.com/help/vision/ug/train-a-cascade-object-detector.html.