使用opencv怎么保存训练后的模型
时间: 2024-05-08 18:20:18 浏览: 13
对于使用OpenCV保存训练后的模型,可以采用以下步骤:
1.将模型保存为XML格式。
```python
model.save("model.xml")
```
2.将模型以二进制模式写入磁盘。
```python
fs = cv2.FileStorage("model.xml", cv2.FILE_STORAGE_WRITE)
fs.write("model", model)
fs.release()
```
注意:该方法只适用于OpenCV 2.x版本,对于OpenCV 3.x版本,请使用以下代码:
```python
cv2.FileStorage.write(fs, "model", model)
```
3.从磁盘读取模型并进行使用。
```python
fs = cv2.FileStorage("model.xml", cv2.FILE_STORAGE_READ)
model = fs.getNode("model").mat()
```
使用以上步骤,你就可以使用OpenCV保存训练后的模型了。
相关问题
opencv预训练模型
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。OpenCV并没有提供预训练模型,但它可以与其他深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)集成使用预训练模型。
如果你想使用预训练模型进行计算机视觉任务,你可以考虑以下几种方式:
1. 使用深度学习框架自带的预训练模型:TensorFlow、PyTorch等深度学习框架提供了丰富的预训练模型,包括图像分类、目标检测、语义分割等任务的模型。你可以使用这些框架加载和使用这些模型,并结合OpenCV进行图像处理和后处理。
2. 使用各类开源的预训练模型:在开源社区中,有很多人将各种深度学习模型训练好并公开分享。你可以通过搜索相关的预训练模型,下载并加载到OpenCV中进行使用。
3. 自己训练模型:如果你有大量的标注数据和计算资源,你也可以选择自己训练模型。使用深度学习框架进行模型训练,然后将训练好的模型保存,并在OpenCV中加载使用。
总的来说,OpenCV本身不提供预训练模型,但你可以结合其他深度学习框架的预训练模型,或者自己训练模型,并使用OpenCV进行图像处理和后处理。
opencv怎么训练模型
以下是使用OpenCV训练模型的步骤:
1. 收集正样本和负样本图像,并将它们分别存储在两个不同的文件夹中。
2. 使用opencv_createsamples程序创建正样本图像的描述文件。例如,如果你有100张正样本图像,则可以创建一个包含100行的文本文件,每行包含图像文件名、对象的坐标和大小。
3. 使用opencv_createsamples程序创建正样本图像的向量文件。向量文件是一个二进制文件,其中包含所有正样本图像的描述信息。
4. 创建一个包含所有负样本图像文件名的文本文件。
5. 使用opencv_traincascade程序训练分类器。在训练之前,你需要指定一些参数,例如正样本向量文件、负样本文件、分类器的大小、级联分类器的阈值等。
6. 训练分类器需要一定的时间,具体时间取决于你的计算机性能和训练数据的大小。
7. 训练完成后,你可以使用训练好的分类器来检测新的图像。
下面是一个训练模型的例子:
```shell
opencv_createsamples -img positive.jpg -bg negative.txt -info info/info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 1950
opencv_createsamples -info info/info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec positives.vec
opencv_traincascade -data data -vec positives.vec -bg negative.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20
```