您如何找到AdaBoost算法的Haar特征的消极和积极训练数据集？假设您要在图像中找到某种类型的Blob，并且整个数组中有多个Blob-如何进行训练？我会尽可能地感谢非技术性的解释。我是新来的。谢谢。
最佳答案
首先，AdaBoost不一定与Haar功能有关。 AdaBoost是一种学习算法，它结合了弱学习者，形成了一个强大的学习者。 Haar功能只是AdaBoost算法可以学习的一种数据。
其次，获取它们的最好方法是预先安排数据。因此，如果您要进行Viola and Jones的面部识别，则需要在蒙版/重叠图像中标记图像中的面部。训练时，您可以从图像中选择样本，以及选择的样本是正样本还是负样本。阳性/阴性来自图像中您之前对面部（或其他事物）的标记。
您必须自己进行实际的实现，但是可以使用existing projects指导您，也可以修改其项目。
关于image-processing - AdaBoost算法训练集，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/2761008/