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特征值反映了图像的灰度变化情况。例...
Haar like特征：Haar Cascades算法使用Haar like特征来描述图像中的目标。这些特征是基于图像中不同区域的灰度差异定义的简单矩形特征。例如，有边缘特征、线特征和中心环绕特征等类型。边缘特征：包括垂直边缘和水平边缘。以垂直边缘特征为例，它由两个相邻的矩形组成，一个是白色矩形（表示灰度值较高的区域），一个...
Haar-like特征是由Haar小波函数组成的,这是一种一维离散小波变换,可用于处理数字信号和图像。 Haar-like特征较容易理解和计算,且可以在不同尺度和位置上进行计算。这种特征是一种基于像素值的特征,可用于描述物体在图像中的局部或全局的亮度差异。Haar-like特征在物体检测、人脸识别、行人检测等领域中有着广泛的应用...
Haar-like特征 Haar-like特征最早应用于人脸表示,Haar特征分为三类:边缘特征、线性特征和对角特征,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特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,...
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 矩形特征的值, 是指图像上两个或多个形状大小相同的矩形内部所有像素灰度值之和差值, 即使用白色矩形区域所有像素灰度值之和减去黑色矩形区域所有像素灰度值之和。 单个Haar-Like特征的分类能力是很弱的,但是通过特定的级联算法可以将简单Haar-Like特征应用于目标检测。
Haar-like是一种非常经典的特征提取算法,尤其是它与AdaBoost组合使用时对人脸检测有着不错的效果,虽然只是在当时而言。OpenCV也对AdaBoost与Haar-like组成的级联人脸检测做了封装,所以一般提及Haar-like的时候,一般都会和AdaBoost,级联分类器,人脸检测,积分图等等一同出现。但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法,下面...
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特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法,用于识别图像中的特定目标。该算法基于Haar-like特征模板,通过训练分类器来实现目标的检测和定位。Haar特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以Haar特征分类器为中心,为你介绍使用OpenCV进行目标检测的基本原理、步骤和实例。