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 矩形特征的值, 是指图像上两个或多个形状大小相同的矩形内部所有像素灰度值之和差值, 即使用白色矩形区域所有像素灰度值之和减去黑色矩形区域所有像素灰度值之和。 单个Haar-Like特征的分类能力是很弱的,但是通过特定的级联算法可以将简单Haar-Like特征应用于目标检测。
Haar-like特征是一种在计算机视觉中用于图像特征提取的方法,尤其在人脸检测领域有着广泛的应用。下面我将详细解释Haar-like特征,并展示一个代码示例,同时说明其应用、优化建议以及可能遇到的问题和解决方案。 1. 什么是Haar-like特征 Haar-like特征是通过将图像划分为多个矩形区域,并计算这些矩形区域像素和的差异来获得...
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...
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特征是一种在计算机视觉中广泛使用的特征描述符,主要用于人脸检测。它通过计算图像中不同矩形区域内的像素值之和或差来提取特征。Haar-Like特征的优点在于计算简单、速度快,且对于人脸等纹理较为丰富的区域具有较好的区分性。 三、基于Haar-Like T特征的人脸检测 在人脸检测阶段,我们主要利用Haar-Like T特征...