1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了...
Haar-like特征提取过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动,滑动到一个位置的时候,将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和,得到的一个数值就是haar特征中一个维度。 其中对于窗口C,黑色区域的像素值加和要乘以2,2是为了像素点个数相同而增加的权重。 扩展haar特征 在基本的...
Haar-like特征值无非就是两个矩阵像素和的差,同样可以在常数时间内完成。所以矩形特征的特征值计算,只与此特征矩形的端点的积分图有关,所以不管此特征矩形的尺度变换如何,特征值的计算所消耗的时间都是常量。这样只要遍历图像一次,就可以求得所有子窗口的特征值。 3、Haar-like矩形特征拓展 Lienhart R.等对Haar-lik...
图像特征提取之Haar特征 1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素...
其中的参数x为特征窗口,p代表着不等式的不同方向,取值为1和-1,g为矩形窗口所对应的Haar-like特征值,θ弱分类器的判断阈值。 最基本的弱分类器只包含一个Haar-like特征,也就是说决策树只有一层,被称为树桩(stump)。要比较输入图像的特征值和弱分类器特征,需要一个阈值,当输入图像的特征值大于该阈值时判定其...
Haar-like特征的提取是通过在图像上滑动一个矩形窗口,计算窗口内各区域像素的累积和,并用不同的权值函数对累积和进行加权。权值函数是一组由Haar小波函数组成的矩形,矩形可以有不同的形状和大小,用于描述窗口内不同位置和尺度上的亮度变化情况。 Haar-like特征可通过以下步骤进行计算: 1.定义一个滑动窗口。窗口的大...
本系列文章旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别。该过程大致可以分为一下几个大步骤: 1.准备训练样本图片,包括正例及反例样本 2.生成样本描述文件 3.训练样本 4.目标识别 === 本文主要对步骤1、步骤
Haar-like算法是一种计算图像特征值的方法(比如这样图按我的算法计算出的特征值为1011,我的计算方法是把图片左右一分为二,左边的各像素求和减去右边各像素求和,这也是一种图片特征值计算方法)。 Haar-like算法就是类似我示例说的方式,最初只定义了4个模板形式,如图。这些模板的长宽可以自由选择不同的尺寸。
算法主要包含以下几个重要部分:首先利用Haar特征描述人脸的共有属性;再使用积分图(Integral Image)对Haar-like特征求值进行加速;然后利用Adaboost 算法训练区分人脸和非人脸的强分类器;最后使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率。总结起来:Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联 ...
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征。 Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了...