在VJ检测器基础上发展出了Haar级联检测器,Haar级联检测器也是更为全面、使用更为广泛的检测器。因此本文主要介绍的是更为全面的Haar级联检测器。 1. Haar级联检测器 Viola Jones Detector是作为人脸检测器被Viola和Jones提出来的,后来Rainer Lienhart和Jochen Maydt将这个检测器进行了扩展,opencv中的haar检测器就是以此...
✔️ Haar 级联检测器,OpenCV 中的 Haar 级联检测器支持人脸检测、微笑、眼睛与嘴巴检测等,通过加载这些预先训练的 Haar 模型数据可以实现相关的对象检测。 Haar特征 ✔️ Haar 小波基函数,因为其满足对称性,因此对人脸这种生物对称性良好的对象特别适合用来做检测。 小波函数 常见的Haar特征分为三类: 边缘特征...
Haar特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法,可以应用于人脸检测、物体识别和行人检测等多个领域。通过训练得到的分类器模型,我们可以实现对图像中特定目标的定位和识别。 祝你在使用OpenCV进行Haar特征分类器的过程中取得成功!
= 白色 - 黑色 Haar特征遍历 计算整幅图的Haar特征 如果想要计算整幅图的Haar特征,我们就需要遍历, 假设这个haar特征的模板是(10,10)共100个像素。图片的大小是(100,100) 如果想获取这个图片上所有的harr特征。使用当前模板沿着水平和竖直方向进行滑动。从上到下,从左到右进行遍历。 遍历的过程中还要考虑步长问题。
opencv-Haar特征 特征,判决,得到判决 1.什么是haar特征? 特征= 某个区域的像素点经过某种四则运算之后得到的结果。 这个结果可以是一个具体的值也可以是一个向量,矩阵,多维。实际上就是矩阵运算 2.如何利用特征 区分目标? 阈值判决,如果大于某个阈值,认为是目标。小于某个阈值认为是非目标。
附:原理介绍:这部分主要依据opencv官网和论文进行翻译。 opencv上介绍的比较简单,如图5所示:人脸面部区域识别首先要进行学习,学习脸部有以下哪些特征。再根据学习到的脸部的特征去检测新的图片的脸部区域。 图5 haar特征 这部分在论文中比较详细,论文是参考如图6所示的论文。
在OpenCV中:由弱分类器“并联”组成强分类器,而由强分类器“串联”组成级联分类器。那么还剩最后一个内容,那就是检测窗口大小固定(例如alt2是20*20像素)的级联分类器如何遍历图像,以便找到在图像中大小不同、位置不同的目标。 1. 为了找到图像中不同位置的目标,需要逐次移动检测窗口(窗口中的Haar特征相应也随着移...
如果未安装OpenCV,可以通过pip安装: pip install opencv-python 此外,你还需要下载Haar级联分类器的XML文件。OpenCV的GitHub仓库或官方文档通常提供这些文件的下载链接。对于人脸检测,常用的文件是haarcascade_frontalface_default.xml。 加载Haar级联分类器 首先,我们需要加载Haar级联分类器的XML文件。在OpenCV中,这可以通过...
第一个参数是图像,第二个参数是缩放因子,第三个参数是最小邻居数。Haar级联分类器在滑动窗口协议上运行,并使用缩放因子。目标窗口以最小大小开始,并且在测试了该大小的所有窗口之后,使用缩放因子将窗口放大,直到达到最大大小。 使用上述协议,我们将获得许多对单个面孔...
计算积分图,使用积分图(Integral Image)对Haar-like进行特征求值 挑选最优分类器; 使用AdaBoost算法把这些分类器训练成一个强分类器,用于区分鼠标和非鼠标 级联,也就是强分类器的强强联手。把强分类器级联到一起,提高准确率 检测方法 利用haar特征,结合级联分类器进行鼠标检测: Haar分类器 = Haar-like特征 + 积...