将待识别视频序列的每帧静态图像输入训练好的空间通道卷积神经网络，对网络参数进行微调后，进行训练和测试，并输出待识别视频序列的每帧静态图像对应的各个类别的概率值；h和w分别是第t帧静态图像的宽度和高度；步骤三、采集待识别视频序列，将待识别视频序列切割为每帧静态图像来作为训练集和测试集数据，对步骤二训练好的空间通道卷积神经网络的参数进行微调后，利用训练集和测试集的每帧静态图像对空间通道卷积神经网络进行

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#!usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-# import the necessary packagesfrom __future__ import print_functionfrom imutils.object_detection import non_max_suppressionfrom imutils import pathsimport numpy

反之，如果分类精度90%以上，则是强分类器，弱分类器在adaptive boosting（Adaboost）的作用仅仅是提供了一个训练方向（就是看弱训练在那个特征（或者叫方向）上面的误差最大），然后在这个方向上面增强训练权值，即所谓强训练。是一个功能强大的开源库，在人工智能图像识别领域有着重要的地位，因此掌握其原理十分必要，本次实验不仅学习到了OpenCv的基本知识还探究了OpenCv分类器的训练