Haar-like特征提取原理 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...
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 表示特征模板在水平和垂直方向放大的最大比例。而对于45度的特征数量为: 关于这个公式,其推导过程比较难懂。在...
选取的特征为矩特征为Haar特征,计算的方法为积分图。 (1)Haar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,并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。在确定了特征形式后 Harr- like特征的数量就取决于训练样本图像矩阵的大小,...
参考 1.Haar-like特征提取原理; 2.计算Haar-like特征数目; 3.VJ大神论文; 完 各美其美,美美与共,不和他人作比较,不对他人有期待,不批判他人,不钻牛角尖。 心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
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
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特征的提取是通过在图像上滑动一个矩形窗口,计算窗口内各区域像素的累积和,并用不同的权值函数对累积和进行加权。权值函数是一组由Haar小波函数组成的矩形,矩形可以有不同的形状和大小,用于描述窗口内不同位置和尺度上的亮度变化情况...
传统的Haar-like特征算法在特征提取过程中仅对图像全局进行特征提取,忽略了目标敏感区域,易受非目标区域的干扰,导致识别率降低.本文对传统的Haar-like特征提取算法进行了改进,将图像分成三个区域,运用的矩形框模板分别从这三个区域中提取像素值,将其中两个区域的像素值减去两倍的另外一个区域的像素值作为特征值.采用高...
实现稻田精准植保的关键是自然环境下病变区域的准确识别.为实现大面积稻田中白穗的精确识别,该文提出一种小型多旋翼无人机水稻病害白穂识别系统,该系统以无人机平台作为图像采集,处理和识别的基础,首先对白穗图像提取Haar-like特征,其次以Adaboost算法进行白穗训练识别.以4类Haar-like特征及其组合构建弱分类器,用采集...
本发明公开了一种基于Haarlike特征及CNN匹配的视频运动目标识别方法,包括以下步骤:1)对视频目标图像进行Haarlike特征提取;2)对视频利用滑动窗口,在加速度特征中提取FFT系数;3)将步骤1)和步骤2)生成的特征进行特征融合;4)利用分类器根据融合特征对视频进行目标识别,得到初步识别结果;5)将识别结果作为输入,利用CNN提取...