浅析人脸检测之Haar分类器方法一、Haar分类器的前世今生 人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。 目前的人脸检测
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2024-05-18 14:03:58
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haar简介参数下载如果下载过完整的C语言版OpenCV包，可以不用进行参数下载了，原包中就有所需的haar参数，下图中即是所需文件如果没有下载过C语言版的完整OpenCV包，则需要在OpenCV的官方GitHub中下载下载地址这一整个文件夹里的各个文件，在进行人脸检测时，需要将它的路径作为CascadeClassifier类对象的初始化参数。如果只要进行脸部识别与眼部识别，下载h...
原创
2021-11-10 11:52:16
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这个项目大概是在2年前了，因为要用嵌入式编程，所以无法用opencv的库函数，一切算法纯靠手写（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要计算Haar特征，于是就有了下面的故事： 在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁
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2023-07-12 13:59:21
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转载：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109最早的Haar特征由Papageorgiou C.等提出（《A general framework for object detection》），后来Paul Viola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法（《Rapid object
原创
2021-07-12 10:25:54
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关于HOG的认识基本是参考Dalal的Histograms of Oriented Gradients for Human Detection这篇论文得来的，并且参照了网上的静止图像上的HOG行人检测代码改成了基础的视频上的行人检测。HOG特征提取的基本思想：局部目标的外表和形状可以被局部梯度或边缘方向的分布很好的描述，即使我们不知道对应的梯度和边缘的位置。数据集：INRIA我自己也下载了INRI
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2024-01-25 19:31:09
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CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2103.10643本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，实验表明，CE-FPN在MS COCO基准上与最先进的FPN-based的检测器相比有所提升。1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征
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2024-07-17 01:01:42
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如何在python项目中利用opencv实现一个斑马线检测功能发布时间：2020-12-01 16:18:23作者：Leah如何在python项目中利用opencv实现一个斑马线检测功能？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。基本思路斑马线检测通过opencv图像处理来进行灰度值转换、高斯滤波去噪、阈值处理、腐蚀和膨胀后对图像进
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2023-12-08 11:12:40
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Haar特征Haar特征原理综述Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对
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2024-01-23 22:59:45
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对OpenCV中的级联分类器相关结构的参数，进行了一定程度的解释
首先说一下这个级联分类器，OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文（Robust Real-Time Face Detection）编写的，查看那篇论文，知道构建分类器的步骤如下：1、根据haar-like特征训练多个弱分类器2、使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个
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2023-07-23 22:34:50
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一 特征提取1.1 矩特征 矩特征主要表征了图像区域的几何特征,又称为几何矩， 由于其具有旋转、
原创
2022-10-10 15:48:00
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冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2021-08-30 16:29:47
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冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2022-03-30 13:39:16
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# 如何实现python训练haar特征
## 简介
在计算机视觉领域，哈尔特征是一种常用的图像特征，可以用于对象检测和识别。在本文中，我将教你如何使用Python训练哈尔特征。
## 流程
下面是实现“Python训练哈尔特征”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 下载训练数据集 | 获取用于训练的图像数据集 |
| 2. 准备正负样本 | 对数据集中
原创
2023-12-25 05:12:11
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# Python训练Haar特征
Haar特征是一种在计算机视觉领域中常用的特征提取方法，它可以用于人脸识别、目标检测等任务。在本文中，我们将介绍使用Python训练Haar特征的过程，并提供相应的代码示例。
## Haar特征简介
Haar特征是由F. A. G. Haar在1909年提出的，它是一种基于图像的灰度差异的特征描述方法。Haar特征可以分为三种类型：边缘特征、线性特征和中心特
原创
2023-12-19 06:31:00
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#本文利用Python提取图像的Haar特征，旨在了解Haar特征的原理。关于Haar特征的介绍可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427728Haar特征的几种常见类型：
Python代码实现：#coding:utf-8
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2024-05-15 10:58:50
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详解OpenCV特征提取模块中的HOG特征描述子生成过程，以及SVM+HOG特征检测器使用...
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2021-07-15 14:15:50
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HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征在对象检测与模式匹配中是一种常见的特征提取算法，是基于本地像素块进行特征直方图提取的一种算法，对象局部的变形与光照影响有很好的稳定性，最初是用HOG特征来来识别人像，通过HOG特征提取+SVM训练，可以得到很好的效果，OpenCV已经有了。
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2021-07-16 17:43:25
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转载：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8219324由于Haar特征是矩形中黑色区域所有像素值的和减去白色区域所有像素值的和。在之前（《计算Haar特征个数》）我们看到，24*24的图片中，有115984个特征，远远大于其像素个数。如果计算每个特征的像素和，计算量会非常大，而且很多次运算是重复的。Paul Viola
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2021-07-12 10:25:53
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基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类基于Haar特征Adaboost人脸检
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2015-08-13 10:05:00
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一：前言特征检测是计算机视觉和图像处理中的一个概念。它指的是使用计算机提取图像信息，决定每个图像的点是否属于一个图像特征。特征检测的结果是把图像上的点分为不同的子集，这些子集往往属于孤立的点、连续的曲线或者连续的区域。在opencv中，我们常用的特征检测算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特征检测等等，下面我们将分别介绍这几个算法。篇幅有点长，我尽量每个地方都能说到，有错误的地方还
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2024-05-24 06:14:59
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