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...
训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1) 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2进行说明。 1....
1、Haar-like 特征 最基本的Haar-like特征 扩展的Haar-like特征 Haar特征值计算:v=sum白-sum黑 1. 2、积分图 积分图概念 坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和。如下式: 3、Adaboost Adaboost算法是一种分类器算法,其基本思想是利用大量的分类能力一般的简单分类器通过一定方法叠加起来,构成一个分...
通过组合多个强分类器来进一步处理图片信息,增加识别的准确率,级联的强分类器的复杂度逐渐增加来提高算法的识别准确度 积分图 每遇到一个图片样本,每遇到一个子窗口图像,我们都面临着如何计算当前子图像特征值的问题,一个Haar-like特征在一个窗口中怎样排列能够更好的体现人脸的特征,这是未知的,所以才要训练,而训练...
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 ...
Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联; Haar分类器算法的要点如下: a) 使用Haar-like特征做检测。 b) 使用积分图(IntegralImage)对Haar-like特征求值进行加速。 c) 使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器。 d) 使用筛选式级联把分类器级联到一起,提高准确率。
Haar分类器,是一种基于特征的分类器,它利用Haar-like特征来检测图像中的特定模式,如人脸。Haar-like特征最早由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出,并成功应用于人脸检测中。Haar分类器实际上是Boosting算法的一个应用,特别是采用了AdaBoost算法来训练强分类器,并通过级联的方式将多个强分类器组合起来,以提高检测的...
Haar分类器由 Haar 特征提取、离散强分类器、强分类级联器组成。核心思想是提取人脸的 Haar 特征,使用积分图对特征进行快速计算,然后挑选出少量关键特征,送入由强分类器组成的级联分类器进行迭代训练。 1、Haar-like特征 Haar-like矩形特征是用于物体检测的数字图像特征。这类矩形特征模板由两个或多个全等的黑白矩形...
【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体(1) 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...
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 计算快速:HAAR特征的主要...