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2018-10-02 21:57:00
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# 使用OpenCV实现Haar特征检测在Java Android中的应用
在现代应用程序开发中，计算机视觉是一个重要的领域。OpenCV（Open Source Computer Vision Library）为我们提供了丰富的功能来处理图像和视频数据。在本篇文章中，我们将学习如何在Android平台上使用OpenCV与Haar特征检测，步骤清晰、简洁易懂。
## 流程概览
下面是实现流程
原创
2024-09-01 04:13:46
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通过OpenCV自带的特征分类器和函数，实现一个简易版的人脸识别，在程序执行前，先了解一下OpenCV相关知识haar特征分类器的使用： 1.图像识别理论：知识+经验
2.haar特征分类器
正样本+负样本进行训练
haar特征、卷积算法、分类决策、级联
Ca
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2024-07-16 12:57:30
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adaboost分类器Haar特征一般与adaboost分类器在一起运用，在人脸识别上运用较为成熟。adaboost分类的特点是：前一个分类器分出来的样本，在下一个分类器中会得到加强，加强后的样本继续做分类训练作为下一个基本的分类器。例如：三个苹果和一个香蕉，想要通过分类器讲苹果和香蕉区分出来，第一次经过分类器的时候，三个苹果的值为0.1，香蕉为0.5，经过第二个分类器的时候0.5的值
本系列文章由@浅墨_毛星云 出品，
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2022-01-13 12:57:05
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OpenCV通过Harr分类器人脸识别
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2023-05-09 21:53:42
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Haar特征与积分图1. Adaboost方法的引入1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Ada
原创
2022-01-13 11:12:42
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# 用PyTorch实现Haar特征的指南
Haar特征是一种用于图像处理和计算机视觉的特征提取方法，广泛应用于人脸检测等任务。本文将引导你一步一步地用PyTorch实现Haar特征提取，旨在帮助刚入行的小白开发者掌握基本技术。
## 实现流程
我们将整个实现过程拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---
原创
2024-09-24 03:58:32
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# Python中的Harr小波变换
## 什么是小波变换？
小波变换（Wavelet Transform）是一种数学变换方法，它可以将信号分解成不同频率的小波分量。与傅里叶变换相比，小波变换具有更好的时频局部性，可以更好地描述信号的短时性质。在信号处理、图像处理等领域中，小波变换被广泛应用。
## Harr小波变换概述
Harr小波变换（Haar Wavelet Transform）是小
原创
2023-07-17 07:22:08
288阅读
眼球追踪需要对人脸进行识别，然后再对人眼进行识别，判断人眼张合度，进而判断疲劳...解析：人脸检测的harr检测函数使用方法代码理解： 利用训练集，检测出脸部，画出框void CAviTestDlg::HaarFaceDetect( IplImage* T...
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2013-07-17 12:06:00
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# Python 实现连续小波变换（Haar）
连续小波变换（Continuous Wavelet Transform, CWT）是一种强大的信号处理工具，能够在不同的频率尺度下分析信号。Haar小波是最简单的离散小波之一，非常适合初学者理解小波变换的概念。本文将指导你通过Python实现Haar小波的连续小波变换。
## 流程概述
在进行CWT之前，我们首先需要明确整个实现流程，以下是步骤
原创
2024-10-17 14:13:18
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# Python一维Harr小波变换实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现一维Harr小波变换。Harr小波变换是一种常用的信号处理方法，可用于信号压缩、噪声去除和特征提取等应用。
## 步骤概述
下面是一维Harr小波变换的实现步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| :--- | :--- |
| 1 | 将输入信号分解为近似系数和细节系数 |
| 2 | 对近似
原创
2023-08-01 03:21:54
327阅读
任何参与过机器学习比赛的人，都能深深体会特征工程在构建机器学习模型中的重要性，它决定了你在比赛排行榜中的位置。特征工程具有强大的潜力，但是手动操作是个缓慢且艰巨的过程。Prateek Joshi，是一名数据科学家，花了不少时间研究多种特征，并从不同角度分析其可行性。现在，整个特征工程过程可实现自动化，他将通过这篇文章进行详细介绍。下面会使用Python特征工程库Featuretools来实现这个任
Viola-Jones人脸检测算法是第一个实时的人脸检测算法。其影响力就不用多说了，即便是现在，该算法的应用仍然非常广泛。众所周知，Viola-Jones算法分为三个部分，Harr特征和积分图，特征选择的AdaptBoost以及用于训练的Cascade模型。对于Cascade模型，它更多的表示的是一种Strategy，这可以当作一个另外的类别了，这个类别可以看作算法的一种“细节”处理，不同的人对其
推荐
原创
2015-04-01 11:33:54
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tf.gather_nd 函数对应的pytorch函数1. 简单介绍2. 步入正题2.1 tensorflow tf.gather_nd()2.2 pytorch框架手动实现gather_nd()函数3. 重点之处==pytorch实现== tf.gather_nd()函数4.上文中第二节中 tuple_tensor()函数总结 1. 简单介绍从一开始学习的是【python】中的pytorch框
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2023-10-02 06:27:09
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HTK特征提取工具HCopy主要调用了HParm.c和HSigP.c这两个C文件里面的函数来实现了原始波形信号到MFCC的转换。特征提取的数据全部放在内存中处理，函数调用过程如下：main()->OpenSpeechFile->OpenParmFile->OpenBuffer->OpenAsChannel->FillBufFromChannel->GetFram
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2024-01-02 10:14:52
38阅读
目录0 引言1 实例1.1 结果图1.2 代码1.3 结果分析2 cwt 使用介绍3. 参考链接 0 引言我们学过内积，内积的物理含义：两个图形的相似性，若两个图形完全正交，则内积为0，若两个图形完全一样，则系数为1（相对值）。小波变换的实质是：原信号与小波基函数的相似性。小波系数就是小波基函数与原信号相似的系数。（英文文献中是这样解释：The definition of wavelet tra
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2023-10-31 19:34:21
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小波变换是一种数字信号处理技术，用于对信号进行频域分析和处理。它通常用于信号压缩、滤波和其他信号处理应用中。在 Python 中，可以使用 PyWavelets 库来实现小波变换。下面是一个简单的例子，展示了如何使用 PyWavelets 库对信号进行小波变换：import pywt
import numpy as np
# 定义信号
signal = np.random.rand(32)
#
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2023-05-21 12:45:55
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小波变换傅里叶变换—>短时傅里叶变换—>小波变换傅里叶变换可以分析信号的频谱，但对于非平稳过程具有局限性（频率随时间变化的非平稳信号）。短时傅里叶变换把整个时域过程分解成无数个等长的小过程，每个小过程近似平稳，再傅里叶变换，就知道在哪个时间点上出现了什么频率。但是STFT的窗太长太短都有问题，窗太窄，窗内的信号太短，会导致频率分析不够准确，频率分辨率差；窗太宽，时域不够精细，时间分辨率
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2023-05-29 14:07:07
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learn opencv website: https://www.learnopencv.com/ learn opencv github:https://github.com/spmallick/learnopencv
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2022-07-21 08:25:18
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