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搜索关键字:haar    ( 147个结果
ubuntu下安装配置OpenCV
Cmake的安装 我用的是ubuntu-software自动下载安装的。 Ubuntu 下安装 OpenCV Cmake的安装 Ubuntu 下安装 OpenCV 首先下载安装相关包,然后下载OpenCV 系统:ubuntu16.04 OpenCV:2.4.13 Cmake:3.5.1 $ sudo ...
分类:系统相关   时间:2016-12-03 20:46:52    阅读次数:412
主键与唯一键的区别
sql 的三大类型分别是:数值类型,整形类型,字符串类型 字符串类型的char 和varchar 的区别: 在定义的时候都要指向char(M)varchar(M)的长度,varchar只是表示一定的范围, 1, varchar对存储空间的使用更加灵活 2, char的效率更高 3, 如果存储的字符串 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-26 02:53:40    阅读次数:662
OpenCV例程实现人脸检测
前段时间看的OpenCV,其实有很多的例子程序,参考代码值得我们学习,对图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征有一定了解后。 对本文中的例子程序刚开始没有调通,今晚上调通了,试了试效果还可以,还需要深入理解。值得大家动手试试,还是很有成就感的,虽然是现成的例子....... 环境 ...
分类:其他好文   时间:2016-11-14 01:58:42    阅读次数:306
Hu矩SVM训练及检测-----OpenCV
关键词:Hu矩,SVM,OpenCV 在图像中进行目标物识别,涉及到特定区域内是否存在目标物,SVM可在样本量较少情况下对正负样本(图片中前景背景)做出良好区分,图片基本特征包括诸如HOG、LBP、HAAR等,在具体进行物体检测时考虑结合待检测物特点利用或设计新特征进行训练并分类。本文以几何不变矩为 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-26 19:54:06    阅读次数:677
OpenCV——人脸检测
OpenCV支持的目标检测的方法: 利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification) 1.加载级联分类器 2.打开视频 3.对每一帧图像进行检测并标出人脸 OK,就是这样 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-26 11:18:38    阅读次数:169
OpenCV——Haar-like特征
Haar-like特征——即Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早用于人脸描述。 目前常用的Haar-like特征可以分为以下几类:线性特征、边缘特征、点特征(中心特征)、对角线特征。 每一种特征的计算都是由黑色填充区域的像素值之和与白色填充区域的像素值之和的差值。而计算出来的 ...
分类:其他好文   时间:2016-10-10 14:21:00    阅读次数:247
python计算机视觉
机器学习的一个应用方向,是如何让机器去理解图像。包括对图像里物体的识别,跟踪和测量。 能做什么——无人驾驶汽车、人脸识别、车牌识别手势识别(游戏方向) PIL静态的库 OpenCV 动态的库 opencv视频输入输出——因为环境配置问题,本程序没有运行: 一、Haar级联分类器 Harr级联分类器= ...
分类:编程语言   时间:2016-10-01 22:24:57    阅读次数:527
AdaBoost 人脸检测介绍(3) : AdaBoost算法流程
详细分析了弱分类器和强分类器的定义和原理,给出了如何从弱分类器来构造所需要的强分类器,最后从统计数据的角度来分析了为什么Haar特征可以用来分类。
分类:编程语言   时间:2016-09-23 13:26:01    阅读次数:383
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
(一)HOG特征 1、HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中, ...
分类:其他好文   时间:2016-09-14 21:48:02    阅读次数:266
浅谈人脸检测之Haar分类器方法
我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论。 在2 ...
分类:其他好文   时间:2016-09-07 10:32:37    阅读次数:299
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