總之,非常的感謝這篇部落格給我的幫助,然後,因為我比較常用c++來寫**,而這篇部落格裡面最後檢測分類器效果時用到的卻是python語句,所以,我將識別的**改寫成c++並且結合了我自己的需求更新了些功能。
這是通過訓練生成出來的檔案,總花時14小時多
**:
//識別舌苔、舌頭
#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include "src\facedetectcnn.h"
#include#include#includeusing namespace cv;
using namespace std;
using namespace dlib;
#define detect_buffer_size 0x20000
int main(int argc, char*ar**)
mat gray;
std::vecto***ces;
resize(user_image, user_image, size(240, 160));
cvtcolor(user_image, gray, cv_bgr2gray);
equalizehist(gray, gray);
tongue_cascade.detectmultiscale(gray, faces, 1.0243111, 3, imread_grayscale, size(20, 20));
mat roi_image;
mat copy_image = user_image.clone();
mat canny_image;
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
roi_image = copy_image(rect(faces[0].x-10, faces[0].y, faces[0].width+25, faces[0].height));
//imshow("4", user_image);
namedwindow("5", 1);
imshow("5", roi_image);
canny(roi_image, canny_image, 45, 90);
namedwindow("6", 1);
imshow("6", canny_image);
//threshold(roi_image, canny_image, 100, 255, thresh_binary);
canny運算元後面找閾值 方法
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