而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-...
1.特征点检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点,如轮廓点,较暗区域中的亮点,较亮区域...图像特征(三) Haar-Like特征 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...
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...
一个haar-like特征在24*24像素图的子检测窗口中的矩形特征数量总计为134736个。 2、积分图: 由于训练样本通常有近万个,并且矩形特征的数量非常庞大,如果每次计算特征值都要统计矩形内所以像素之和,将会大大降低训练和检测的速度。因此引入了一种新的图像表示方法——积分图像,矩形特征的特征值计算,只与此特征矩形...
Haar-like特征值的计算就是⽤图中矩形模板中⽩⾊矩形内所有像素值的和减去⿊⾊矩形内所有像素值的和。Haar-like特征可以有效的提取图像的纹理特征，各模板通过平移、缩放提取不同位置和尺度的特征值。所以Haar-like特征的数量是巨⼤的，对于给定的W×H的图⽚，其⼀个矩形特征的数量为： 其中，wxh...
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...
Matlab代码计算1a的特征值数量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 clc;clear all;close all;%Haar-like特征矩形计算W=24%检测窗口宽度W,Hnum=24%检测窗口分划数%%ifmod(W,num)~=0error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍')elsedelta=W/num%滑动步进值 ...
Haar-like 快速特征检测使用的特征矩形有如下几种类型: 对角线特征在原始的论文中没有使用。 特征值的计算方式如下:将黑色区域内的像素值的和减去白色像素内的和。如下图: 即,将矩形区域内的紫色区域数字之和减去青色区域内数字之和,得到的就是特征值: ...
一、HAAR特征简介 HAAR特征,又称类HAAR特征(Haar-like Features),因其与哈尔小波变换的相似性而得名。它是基于图像亮度差异的一种特征描述符,通过比较图像中不同区域的像素和差异来提取特征。这些特征通常是矩形区域的亮度差异,如眼睛周围的黑色和白色区域,从而有效地区分人脸与非人脸区域。 二、HAAR特征的优势 计算...