OpenCV:OpenCV目标检测Adaboost+haar源代码分析 使用OpenCV作图像检测, Adaboost+haar决策过程,其中一部分源代码如下: 函数调用堆栈的底层为: 1、使用有序决策桩进行预测 template<class FEval> inline int predictOrderedStump( CascadeClassifier& cascade, Ptr<FeatureEvaluator> &_featureEvaluator, double& sum ) { ...
这段看似简单的代码,通过读入一个神奇的XML文件,能够找到图像中所有人脸,是不是非常神奇?这其实就是一个Adaboost级联分类器的经典实现;但是当你希望深入代码学习原理时,估计会被代码复杂度吓到。 #include<opencv2/opencv.hpp>#define CV_COLOR_RED cv::Scalar(0, 0, 255)intmain(intargc,char**argv){cv::...
这几天研究了OpenCV源代码 Haar AdaBoost算法,作了一下改进 1.去掉了全部动态分配内存的操作。对嵌入式系统有一定的速度提升 2.凝视覆盖了大量关键代码 3.降低了代码一半的体积,而且降低了部分健壮性的代码,速度比OpenCV源代码提升16% 4.改动了大量数据结构,不依赖CV源代码直接编译 5.去掉了double型,改成Int 6....
计算到haar特征值后,并不是直接用AdaBoost训练强分类器,以24*24为例,16万+个特征值,如果直接用AdaBoost训练,那么工作量是极其极其巨大的。所以必须有个筛选的过程,筛选出T个优秀的特征值(即最优弱分类器),然后把这个T个最优弱分类器传给AdaBoost进行训练。 如何挑选?一个最基本的弱分类器,如何成为一个较优...
最近在使用opencv里的haar+adaboost做检测,其实早在一年前的无锡已经看过用它做车徽检测,然后再做识别(大众,奔驰...)。这次终于要自己动手做了,网上有很多这方面的资料,感谢大家分享他们的经验。重复的东西这里就不再赘述了,只简单的补充几个大家容易疏忽的东西。
从上面的代码可以看出如果定义了CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT,并且输出outputRejectLevels为true的话是肯定没有结果的,因为如果定义了CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT,是不能进行缩放图像检测的(CV_HAAR_SCALE_IMAGE被置为0),不进行缩放图像检测也就不能返回rejectLevels和levelWeights,因此如果想返回rejectLevels和levelWeig...
03-Adaboost基本流程与Haar特征是【实时人脸识别检测项目】拒绝摆烂!带你三天学会CV视觉经典实战项目人脸检测!从底层逻辑到代码实战手把手教你!不信你还学不会!——(人工智能、深度学习、神经网络)的第3集视频,该合集共计97集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关
Haar特征结合AdaBoost算法因其高效性和鲁棒性,成为人脸检测中的经典方法。本文将引导你通过Matlab实现这一过程,并扩展到五官检测。 1. Haar特征与AdaBoost简介 Haar特征:是一种简单的矩形特征,通过计算白色区域与黑色区域像素和之差来反映图像的局部特征,如边缘、线条等。 AdaBoost:一种集成学习方法,通过迭代训练多个...
(上图中的两个特征其实就是从 Adaboost 获得的最好特征)。 According to authors, on an average, 10 features out of 6000+are evaluated per sub-window.上面是我们对 Viola-Jones 面部检测是如何工作的直观解释。读一下原始文献或者更多资源中非参考文献将会对你有更大帮助。 ....
基于Haar特征的岩石目标检测--代码实现 Haar特征+Adaboost特征检测 理论已经说清楚了,下面给出一个基于OpenCV的实例用于石头的目标检测,实验结果表明检测精度还有待提高,可能是正负样本的选择上有所问题,但本文旨在提供学习方法,基本上目标检测的基本流程大致如此。使用Haar+Adaboost算法目标检测分为三个步骤[5]:...