但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法,下面我们只从特征提取的角度聊一聊Haar-like。它一共涉及到3篇经典的论文。 基本haar特征 最原始的Haar-like特征在2002年的《A general framework for object detection》提出,它定义了四个基本特征结构,如下A,B,C,D所示,可以将它们理解成为一个窗口,这个窗口将在图像中...
Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》和《Robust Real-Time Face Detection》,在AdaBoost算法的基础上,使用Haar-like小波特征和积分图方法进行人脸检测,他俩不是最早使用提出小波特征的,但...
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算法是一种计算图像特征值的方法(比如这样图按我的算法计算出的特征值为1011,我的计算方法是把图片左右一分为二,左边的各像素求和减去右边各像素求和,这也是一种图片特征值计算方法)。 Haar-like算法就是类似我示例说的方式,最初只定义了4个模板形式,如图。这些模板的长宽可以自由选择不同的尺寸。 计算...
基于Haar特征的目标检测算法是一种常用的基于特征的目标检测方法,它是由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出的。该算法通过在图像中滑动一个固定大小的窗口,并使用Haar-like特征来判断窗口内是否包含目标。 Haar-like特征是指一系列矩形区域的差异计算,通常包括三种类型的特征:边缘特征、线性特征和中心特征。这些特征...
1. 算法理论介绍 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 ...
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: ...
然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。 (三)Haar特征 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...
opencv 值哈希算法 opencv haar特征 引言: 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...
这一算法的核心在于Haar-like特征和AdaBoost算法的结合,通过级联分类器的形式,实现了对人脸的高效检测。简单来说,Haar分类器通过提取图像中的Haar特征,利用AdaBoost算法训练出多个弱分类器,并将这些弱分类器级联成一个强分类器,最终实现对人脸及五官的精准定位。 Haar-like特征 Haar-like特征是一种用于描述图像局部...