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Julio - Diciembre Acalán 115 29

Figura 9. Creación del f chero descriptor de imágenes positivas.

Para f nalizar con la creación del conjunto de datos generados, se entrena el clasif cador y para ello
de muestras positivas, se necesita un archivo .vec se necesita crear una carpeta vacía en donde se
que recopila todos los datos de los pixeles de las almacenarán los parámetros generados.
imágenes. Para esto se utilizan algunas herramientas
de opencv para crear las muestras mediante el El siguiente paso es el entrenamiento real de la
comando en opencv_createsamples. cascada de clasif cadores basada en el conjunto de
datos creados e indicados previamente, para ello se
Utilizando el f chero .vec de imágenes positivas y utiliza la siguiente línea de comando mostrada en la
el archivo .txt de imágenes negativas anteriormente f gura 10 de la aplicación opencv_traincascade.

Figura 10. Línea de comando para el entrenamiento.

Detección tamaños en la imagen de entrada. En conjunto con
En este punto se usa cv::CascadeClassif er la dicha función se diseñó un programa ejecutable
cual es la clase de clasif cador en cascada que realizado en C++ el cual muestra la imagen de
ofrece opencv para la detección de objetos en una una cámara, carga el archivo .xml creado en el
secuencia de video y particularmente se usará la entrenamiento del clasif cador, detecta la presencia
función cv::CascadeClassif er:: detectMultiScale, de señales de “ALTO” y muestra dicho resultado en
para realizar la detección de objetos de diferentes tiempo real como se muestra en la f gura 11.

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