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2022-12-16 11:12:55
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最近在使用opencv里的haar+adaboost做检测，其实早在一年前的无锡已经看过用
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2023-01-05 12:38:38
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贴一个可以运行的代码，供后面项目用： // haarbody.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "iostream" #include "cv.h" #include "highg
原创
2014-04-10 10:01:00
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使用OpenCV作图像检测， Adaboost+haar决策过程，其中一部分源代码如下： 函数调用堆栈的底层为：1、使用有序决策桩进行预测templateinline int predictOrderedStump( CascadeClass...
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2017-03-21 15:45:00
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Haar特征：【人脸检测：Haar】计算Haar特征个数（一）【人脸检测：Haar】利用积分图像法快速计算Haar特征（二）[Opencv]Adaboost+Haar【人脸检测】OpenCV中的Haar+Adaboost级联分类器分解（一）：Haar特征介绍【人脸检测】OpenCV中的Haar+Adaboost级联分类器分解（二）：积分图和45°旋转积分图【人脸
原创
2021-07-12 10:25:51
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转载：http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/48850437缩进最近由于工作原因，需要研究OpenCV中的Adaboost级联分类器。我阅读了OpenCV中所有相关得代码，包括检测和训练部分，发现目前OpenCV中的Adaboost级联分类器代码有以下2个特点：1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viol
原创
2021-07-12 10:25:58
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一. Openpcdet的安装以及使用* Openpcdet详细内容请看以下链接：GitHub - open-mmlab/OpenPCDet: OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.1.首先gitclone原文代码2. 这里我建议自己按照作者github上的docs/install文件夹下指示一步步安装，(GitHub - tr
测试环境：win10 64位vistual studio 2019 Emgu CV 4.6.0安装文档参考：Download And Installation - Emgu CV: OpenCV in .NET (C#, VB, C++ and more)Emgu CV简介(抄网上的)： OpenCV(Open Source Computer
目标使用各种低通滤波模糊图像将定制的滤波应用于图像（2D卷积）2D卷积（图像过滤）与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。 OpenCV提供了一个函数cv2.filter2D来将内核与图像进行卷积。例如，我们将尝试对图像进行平均滤波。5x5平均滤波器内核如下所示：操作如下: 保
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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话说我发现自己之前辛辛苦苦写的一篇被人爬了............所以为了应对那种情况，我把自己的博客地址贴上吧...本博客地址：小塞【教程】opencv-python+yolov3实现目标检测因为最近的任务有用到目标检测，所以昨天晚上、今天上午搞了一下，快速地了解了目标检测这一任务，并且实现了使用opencv进行目标检测。网上资料挺乱的，感觉在搜资源上浪费了我不少时间，所以我写这篇博客，把我这段
0.前言阈值化在图像处理中是一种常用的操作，比如图像的二值化就是一种最常见的一种阈值化操作。OpenCV中提供了直接阈值化操作cv::threshold()和自适应阈值化操作cv::adaptiveThreshold()两种接口，本文主要学习下基本的使用。参照文档：https://docs.opencv.org/master/d7/d1b/group__imgproc__misc.html1.直接
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。 3.如何得到这个判决？ 使用机器学习，我们可以得到这个判决门限 
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2024-04-01 05:58:57
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大家好，我是新手，最近开始研究视频的 object recognition问题，现在研究的是人手识别，看了一些论文。人脸识别方面似乎现在已经找到了效率、精度的契合点，就是appearanced based methods，adamboost的方法在人脸识别效果很好。而手势有些不同，目前还在看。有对这方面有兴趣的可以一起讨论，我的QQ:65105087，如果有这方面的讨论群，非常感激大家能告诉我。我
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2024-08-15 13:50:37
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#什么是Haar特征 ？特征= 像素 运算 》结果 （矩阵 数值 向量 多维）#Haar特征 白色 - 黑色#如何利用特征 区分目标 阈值判决#如何判决？ 机器学习#权值1 =1 权值2 =-2整个区域权值 1+黑色权值2#haar特征 image size 100100 模板size 1010 步长step10 共需100次#模板 滑动 缩...
原创
2021-06-18 16:06:45
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备注：OpenCV版本 2.4.10在数据的挖掘和分析中，最基本和首要的任务是对数据进行分类，解决这个问题的常用方法是机器学习技术。通过使用已知实例集合中所有样本的属性值作为机器学习算法的训练集，导出一个分类机制后，再使用这个分类机制判别一个新实例的属性，并且可以通过不间断的学习，持续丰富和优化该分类机制，使机器具有像大脑一样的思考能力。常用的分类方法有决策树分类、贝叶斯分类等。然而这些方法存在的
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2024-08-02 12:01:06
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引言：Haar-like特征多用于人脸检测、行人检测，等目标检测；Haar-like特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子，当然不完全一样)，Haar-like特征模板内只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。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要
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2024-05-09 14:05:33
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一般用法为： 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类，称haar分类器。目前只介绍下Haar特征和积分图，其他的还未深入。1.Haar特征 什么是特征，特征就是分类器的输入。 把它放在以下的情景中来描写叙述，如果在人脸检測时我们须要有这么一个子窗体在待检測的图片窗体中不断的移位滑动，子窗体每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用我们训练好的级联分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通
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2024-04-06 09:26:22
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#include #include #include #include #include using namespace std;int main(){ // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 ...
原创
2021-07-16 15:00:32
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关于如何在 Java 中训练 OpenCV Haar 特征的过程，我将详细介绍包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等篇章。
## 版本对比与兼容性分析
在使用 OpenCV 进行 Haar 训练时，首先需要了解不同版本的特性。以下是 OpenCV 不同版本的对比：
| 版本号 | 特性 | 支持的环境 | 注意事项
