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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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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# 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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#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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# 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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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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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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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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哈尔特征（Haar-like features） 是用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换 极为相似而得名，是第一种即时的人脸检测運算。 历史上，直接使用图像的强度(就是图像每一个像素点的RGB值)使得特征的计算强度很大。帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度[1
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2018-05-25 10:20:00
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我们通常熟悉的断言是assert()系列的断言，但有的时候也不能满足我们的需求，所以有了更强大的断言Hamcrest。一、Hamcrest简介Hamcrest源于Java，支持多种语言，是用于编写匹配器对象的框架，可以更灵活的定义“匹配”规则。Hamcrest 断言，基于更灵活的 Matchers 断言方式。二、Hamcrest安装可以使用常用的python打包工具来安装Hamcrest，也可以在
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2023-11-28 10:12:10
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Haar-like特征来龙去脉声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ haar-like特征概念haar-like特征是是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早是由Papa...
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2015-09-23 11:21:00
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机器学习之Haar特征是一个强大的计算机视觉工具，常用于物体检测，尤其是在面部检测领域。Haar特征利用简单而有效的结构，通过学习算法可以显著提高检测精度与速度。在此记录整理的过程涉及到系统环境、部署架构、安装及相关管理等一系列环节，为每个环节提供了详细的信息与指导。
### 环境预检
确保环境符合Haar特征算法的系统要求是成功部署的关键。
| 系统要求 | 描述
1、Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示，Viola和Jones在此基础上，使用3种类型4种形式的特征
原创
2022-06-27 21:07:41
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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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机器学习的核心是处理数据。你的 机器学习工具应该与数据的质量一样好 。本文涉及 清理数据 的各个步骤。你的数据需要经过几个步骤才能用于预测。 数据预处理涉及的步骤：导入所需的库导入数据集处理缺失的数据。编码分类数据。将数据集拆分为测试集和训练集。特征缩放。那么让我们逐一学习这些步骤。步骤1：导入所需的库你先需要下载此数据集： Data.csv每次我们制作新模型时，都会要求导入
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2023-10-08 19:09:52
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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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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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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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在遍历的过程中还需要考虑到一个步长的问题。这个模板一次滑动10个像素，那么总共就需要滑动9次。再加上最开始的第0次，合计在水平方向上和竖直方向上分别都有10个这样的模板，总共也就是100个模板。要计算完这100个模板才能把整幅图片上的Haar特征计算完毕。而如果我们的步长设置为5*5，那么这个运算量
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2018-10-11 19:33:00
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