torch.nn.functional 涉及了所有 torch.nn 需要 类 和 方法 ，torch.nn 构建的模块通常就是调用 torch.nn.functional 里的方法实现的，通过学习 torch.nn.functional 能为后期更好学习构建模型打下基础。 下文涉及 tensor 形状描述： B: batch大小 C：通道数 H：图像数据的高度 W：图像数据的宽度 L：一维数据的
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2023-10-16 00:00:24
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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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话不多说直接上图： 直接上代码：# 加载环境包
import cv2
import numpy as np
# from PIL import Image
# 图片简单处理
img = cv2.imread('C:\\Users\\Tony.Hsu\\Desktop\\hh_08.bmp') # 读取图片
GrayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_
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2023-10-07 13:10:33
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0 引言1987年，小波被证明是多分辨率信号处理和分析的基础。多分辨率理论融合并统一了来自不同学科的技术，包括来自信号处理的子带编码、来自数字语音识别的正交镜像滤波及金字塔图像处理。顾名思义，多分辨率理论涉及多个分辨率下的信号（或图像）表示与分析。曾经有人问我有关haar的东西，我没答上来，耿耿于怀，所以我从傅里叶变换学到小波变换再到haar小波，蓦然回首，才发现他当时问的是haar特征。但是，学
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2023-12-28 23:39:36
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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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使用两种方法对比识别车牌1.轮廓查找首先对读取图片，做基本处理将原图片转为灰度图片再进行双边滤波img = cv2.imread("img")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 双边滤波
gray1 = cv2.bilateralFilter(gray, 13, 15, 15)
plt.imshow(gray,cmap="gray")
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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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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文章目录1. 图片人脸识别2. 图片人脸检测+人眼检测3. 视频流的人脸识别 包括图片级别的人脸检测和调用本地摄像头实现视频流级别的人脸识别。废话不大多说，直接上代码，喜欢的同学可以收藏！1. 图片人脸识别使用 OpenCV 中的 Haar 级联检测import cv2
# 读取图片，并获得灰度图
img = cv2.imread('/Users/robin/.../7_surprise2.j
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2023-12-26 06:40:51
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在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>>和Robust Real-Time Face Detection>>,文中提出使用Haar特征和积分图方法进行人脸检测，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联，实现了很好的人脸检测效果。那么究竟什么是Ha
原创
2021-07-12 11:39:55
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Haar变换是图像处理和计算机视觉领域中广泛应用的一种变换方法，尤其在特征提取和图像压缩等任务中有着显著的应用。通过对图像进行Haar变换，我们可以提取出图像的多尺度特征，该变换利用简单的加权和水平或垂直的矩形结构来转变图像的表示方式。在实际应用中，我使用Python实现Haar变换时遇到了一些问题，以下是我解决“Haar变换 Python”相关问题的记录。
### 问题背景
在一个图像处理项
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
Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[ \mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A ...
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2021-08-04 22:59:00
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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
前言 上篇博客中讲了连续时间信号的离散小波变换的多分辨分析、小波函数、尺度函数等概念，而在我们具体应用离散小波变换时，我们并不关心我们的尺度函数、小波函数具体是什么形式的，因为毕竟反映信号主干信息和细节信息的是尺度函数、小波函数的系数而不是其函数的具体形式，那么有什么方法可以跳过小波、尺度函数直接求得小波、尺度函数的系数呢？这就引出了这篇博客的内容，滤波器与Mallat算法。主要内容 首先我们利用
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2023-08-24 16:29:27
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## 使用Haar小波变换进行信号处理
在信号处理领域，Haar小波是一种常用的基于小波变换的技术，用于提取信号中的特征以及进行数据压缩。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库支持，例如PyWavelets，可以方便地实现Haar小波变换。
### Haar小波变换简介
Haar小波是一种简单且有效的小波基函数，它是一种紧支撑函数，可以将信号分解为近似系数和细节系数。通过多级Haa
原创
2024-06-16 03:23:56
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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
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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# 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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