矩形特征可位于图像窗口的任意位置,其大小也可以任意改变,所以矩形特征值是haar特征算子类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的所决定的. 故类别、大小、位置的变化,使得较小的图片也会包含很多的矩形特征.。以一个24 × 24 的窗口为例,采用图3的5种不同的Haar-like特征算子进行计算,五种Haar-like特征算子的特征...
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...
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...
一、Haar-like特征 目前通常使用的Haar-like特征主要包括Paul Viola和Michal Jones在人脸检测中使用的由Papageorgiou C首先提出的原始矩形特征和Rainer Lienhart 和 Jochen Maydt提出的扩展矩形特征。 图1.Haar-like特征 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...
1、Haar-like特征： Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示。Papageorgiou在针对正面人脸和人体检测问题的研究中使用Haar小波基函数，他们发现标准正交Haar小波基在应用上受到一定的限制，为了取得更好的空间分辨率，他们使用了3种类型的3种形式的特征。Viola等在此基础上作了扩展，使用2种...
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
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,鼻梁两侧要比鼻...
关于Haar-like特征的代码实现,我们可以利用OpenCV库来完成。下面是一个使用Python和OpenCV实现Haar-like特征人脸检测的示例代码。这个示例涵盖了从加载图像、初始化Haar-like特征分类器到检测并显示结果的全过程。 1. 导入必要的库 首先,我们需要导入OpenCV库和其他必要的Python库。 python import cv2 2. 加载图像或视...