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 ) { ...
一种是通过cmake opencv查看源代码(事实上本工具也是通过这种途径得到的),另一种就是下载adaboost训练和测试的源代码然后自己可以选择自己想要的特征,这对于想做特征融合的网友是比较有帮助的,算法的介绍可以通过点击AdaBoost算法详解查看。 本文章的目的是让所有在数字图像处理零经验的同学可以快速实现运动目标跟踪。 ...
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::...
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...
缩进为了提高Haar+Adaboost算法检测精度,Rainer Lienhart等人首先提出了45°旋转积分图,如图3。旋转积分图用于快速计算上一篇文中介绍的titled_x2和titled_y2等共6种旋转Haar特征。 图3 缩进与一般积分图类似,OpenCV中45°旋转积分图同样采用了“扩边”方式(即旋转积分图比原灰度图多1行和1列,其中第1行和第1列元...
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。 ....
string stageTypeStr = stageType == BOOST ? CC_BOOST : string();//判断stageType是不是BOOST如果不是,则为空字符串 CV_Assert( !stageTypeStr.empty() ); //若stageTypeStr.empty()为真,则返回一个错误信息 fs << CC_STAGE_TYPE << stageTypeStr; //将boost的类型写入文件 /...
5 haar+adaboost实现人脸识别(opencv) Opencv3 代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #include"opencv/cvaux.hpp"using namespace std;using namespace cv;intmain(int argc,char**argv){if(argc!=2){cout<<"NULL"<<endl;return0;}Mat src=imread(argv[1],-1);if(src....
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]:...