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方法与lbp方法 Haar-like特征基于图像的灰度差值计算，用于目标检测。LBP方法主要描述图像局部纹理信息，是一种纹理分析手段。Haar-like方法通过矩形特征模板对图像进行特征提取。LBP以中心像素为基准，对比邻域像素值来模式。Haar-like特征计算速度快，在人脸检测中应用广泛。LBP对光照变化有一定的鲁棒性，适用于...
一、Haar特征分类器原理 Haar特征是一种基于灰度值差异的局部特征模板,通过计算图像中不同位置和尺度的Haar-like特征值来表示图像区域的特征。Haar特征包括边缘特征、线性特征和中心特征等。Haar特征分类器通过训练得到的权重和阈值来判断图像区域是否为目标。 二、Haar特征分类器步骤 以下是使用OpenCV进行Haar特征分类器目...
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特征是一种在计算机视觉中用于图像特征提取的方法,尤其在人脸检测领域有着广泛的应用。下面我将详细解释Haar-like特征,并展示一个代码示例,同时说明其应用、优化建议以及可能遇到的问题和解决方案。 1. 什么是Haar-like特征 Haar-like特征是通过将图像划分为多个矩形区域,并计算这些矩形区域像素和的差异来获得...
人脸检测之Haar-like特征提取原理 Haar-like算法 当下的人脸检测主要为以下两种方法: 1.基于知识的检测方法:检测器官特征和器官之间的几何关系 2.基于「统计」的检测方法:像素相似性度量 基于知识的方法主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来...
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特征值反映了图像...
Haar-like特征值计算(积分图应用) 1. 前言 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计。 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸。主要包括模板匹配、... 查看原文 花老湿学习OpenCV:Harr特征 引言: Haar-...
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...