首先编译一个函数： void haar_dect_draw (IplImage* img) { IplImage *gray, *small_img; int i, j; gray = cvCreateImage( cvSize(img->width,img->height), 8, 1 ); small_img = cvCreateImage( c
原创
2014-01-09 11:47:00
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cvHaarDetectObjects 分类器结构以及操作函数 /*********************** Haar-like Object Detection structures **************************/ #define CV_HAAR_MAGIC_VAL 0x42500000 #define CV_TYPE_NAME_H
原创
2014-01-09 11:52:00
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/****************************************************************************************\ * Haar-like Object Detection functions * \*********
原创
2014-01-09 11:55:00
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cvHaarDetectObjects简介
cvHaarDetectObjects函数为开放计算机视觉（
OpenCV
）库
库函数
之一，用来检测图像中的目标
定义
CvSeq* cvHaarDetectObjects( const CvArr* image, CvHaarClassifierCascade* cascade,
CvM
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2024-05-10 19:28:26
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各位大虾好，小弟有一个关于OpenCV人脸检测的问题想请教一下：
我用摄像头打开480x640的窗口，然后使用OpenCV的人脸检测函数cvHaarDetectObjects进行人脸检测。函数配置如下：
faces = cvHaarDetectObjects( detectImg, (CvHaarClassifierCascade*)cascade, stor
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2024-01-29 12:13:36
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Cv模式识别目录 [隐藏]1 目标检测1.1 CvHaarFeature, CvHaarClassifier, CvHaarStageClassifier, CvHaarClassifierCascade1.2 cvLoadHaarClassifierCascade1.3 cvReleaseHaarClassifierCascade1.4 cvHaarDetectObjects1.5 cv
1. 未定义标识符修改： 2. errorLNK2019: 无法解析的外部符号 _cvHaarDetectObjects，该符号在函数"void __cdecl detect_and_draw(struct _IplIma
OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。 cvHaarDetectObjects，先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块,过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighbors）就当成输出结果，否则删去。匹配循环：将匹配分类器放大scale（传入值）倍，同时原图缩
（1）OpenCV人脸检测C++程序流程：OpenCV的人脸检测程序采用了Viola & Jones人脸检测方法，主要是调用训练好的瀑布级联分类器cascade来进行模式匹配。 cvHaarDetectObjects先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块，过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighb
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2024-08-30 12:38:36
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OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。cvHaarDetectObjects，先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块,过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighbors）就当成输出结果，否则删去。匹配循环：将匹配分类
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2024-07-03 02:32:28
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OpenCV的人脸检测主要是调用训练好的cascade（Haar分类器）来进行模式匹配。cvHaarDetectObjects，先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块,过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighbors）就当成输出结果，否则删去。匹配循环：将匹配分类器放大scale（传入值）倍，同时原图缩小
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2024-05-19 11:22:08
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浅谈OPENCV人脸识别(转) cvHaarDetectObjects，先将图像灰度化，根据传入参数判断是否进行canny边缘处理(默认不使用)，再进行匹配。匹配后收集找出的匹配块,过滤噪声，计算相邻个数如果超过了规定值（传入的min_neighbors）就当成输出结果，否则删去。 匹配循环：将匹配分类器放大scale（传入值）倍，同时原图缩小scale倍，进行匹配，直到匹配分类器的大小大于原
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2024-08-08 15:51:12
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近段时间在搞opencv的视频人脸识别，无奈自带的分类器的准确度，实在是不怎么样，但又能怎样呢？自己又研究不清楚各大类检测算法。 正所谓，功能是由函数完成的，于是自己便看cvHaarDetectObjects 这个识别主函数的源代码，尝试了解并进行改造它，以提高精确度。 可惜实力有限
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2024-03-29 22:02:47
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好久没写东西了，一来考试周，二来一直在看deep learning的东西，整理好了一个presentation的ppt，但不是很适合发博客上人脸识别在OpenCV里面比较简单（我没想到这么简单……）直接调用cvHaarDetectObjects()即可，虽然也不是很好，比如偏头呀，用手遮之后detect的效果就很差强人意了，但我也没法用更好的方法做，一句话，装备跟不上~~~~做吧做吧，人脸识别还
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2024-04-03 10:03:03
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