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-...
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为特征模板尺寸 表示特征...
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: Haar 特征数量的计算 以一个 24 × 24 的窗口为例,且使...
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:haar(哈尔)特征分为3类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组成特征模板。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。 特征模板图 通过改变特征模板的大小和位置,可在图像子窗口中穷举出大量的特征。特征原型...
Haar-like特征的值经过运算可以反映该区域的灰度变化情况,将一副输入图像的每一个区域也做类似的运算后与训练集中图像的Haar-like特征值对比,如图2所示,根据生活实际我们有以下常识:在人脸上鼻梁两边部位的颜色比鼻梁处更深,两个眼睛部位的颜色比旁边脸颊处更深等,所以可以据此判断输入图像是否具有人脸特征。
Haar-like特征多用于人脸检测、行人检测,等目标检测;Haar-like特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子,当然不完全一样),Haar-like特征模板内只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...
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
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...
在人脸快速特征检测中，Haar-like特征矩形被广泛应用于识别任务。这些矩形根据其对角线方向被分类为不同类别。计算特征值时，选择矩形内的像素值进行累加，黑色区域像素值的和减去白色区域的和，得到特征值。直观示意图展示了这种计算过程。计算特征数量时，以24x24窗口为例，使用特定特征矩形，可以得到五种...