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...
Haar-like特征提取过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动,滑动到一个位置的时候,将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和,得到的一个数值就是haar特征中一个维度。 其中对于窗口C,黑色区域的像素值加和要乘以2,2是为了像素点个数相同而增加的权重。 扩展haar特征 在基本的...
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...
适应性:Haar-like特征对于光照变化、遮挡等情况的适应性较差。可以通过结合其他特征(如LBP、HOG等)或使用深度学习方法来提高适应性。 综上所述,Haar-like特征是一种简单而有效的图像特征提取方法,在计算机视觉领域有着广泛的应用。通过合理的调整和优化,可以进一步提高其检测准确性和效率。
Haar-like特征提取 如图3所示,是5种不同的Haar-like特征算子,我们假设各个图片中的黑色区域灰度值总和为ℎ,白色区域灰度值总和为 ,ℎ − 得到的结果即子窗口区域的Haar-like特征值。 图3 haar特征 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...
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:脸部的一些特征能由矩形特征简单的...
Haar-like特征——即Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早用于人脸描述。 目前常用的Haar-like特征可以分为以下几类:线性特征、边缘特征、点特征(中心特征)、对角线特征。 每一种特征的计算都是由黑色填充区域的像素值之和与白色填充区域的像素值之和的差值。而计算出来的这个差值就是所谓的Haar...
下面的特征特征值即为白色四个像素与黑色四个像素的差值Haar-Like特征的快速计算 矩形特征的计算 像素点1的积分值是矩形A中所有点的亮度值的和像素点2的积分值是A+B 像素点3的积分值是A+C...AdaBoost 算法是一种快速人脸检测算法,它将根据弱学习的反馈,适应性地调整假设的错误率,使在效率不降低的情况下,...