人脸识别 openCV之HAAR特征基于积分图（代码实现）

关于积分图和haar特征的相关概念请参考知乎：机器学习随笔 OpenCV AdaBoost + Haar目标检测技术内幕（上）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427728

但是我是要用python代码实现，使出洪荒之力搜出HaarA的实现代码

链接如下：openCV之HAAR特征（代码实现）https://blog.csdn.net/weixin_37720172/article/details/77926585

基于小姐姐的代码，把其他三个基本的Haar特征代码实现。

Harr基本特征一共有四个，分别是边缘特征，中心特征，对角线特征。也就是下图对应的A,B,C,D

 

以下为分别使用HaarA，HaarB,HaarC,HaarD特征之后的图像效果。

 

HaarC的代码实现如下

def intergralMat(input = [],weight = 0 ,height = 0):
    output = []
    output.clear()
    columnSum = [0 for i in range(weight)]
    for i in range(height):
        output.append([0 for x in range(weight)])
        for j in range(weight):
            if j == 0:
                columnSum[j] = int(input[i][j])
            else:
                columnSum[j] = columnSum[j-1] + int(input[i][j])
            if i == 0:
                output[i][j] = columnSum[j]
            else:
                output[i][j] = output[i-1][j] + columnSum[j]
    return output
def  showimage(Haar_b,tmp):
    dst = []
    for x in range(len(Haar_b)):
        dst.append([])
        for y in range(len(Haar_b[0])):
            if Haar_b[x][y] > 0:
                dst[x].append(255)
            else:
                dst[x].append(0)
    for x in range(len(dst)):
        for y in range(len(dst[0])):
            f = dst[x][y]
            tmp[x, y] = [f, f, f]
    return(tmp)
def myHaarC(interM = [],weigth = 0,height = 0,size = 1,deep = 3):
    dst = []
    for i in range(height - deep + 1):
        dst.append([0 for x in range(weigth - size)])
        for j in range(weigth - 3*size +1):
            whithe,black = (0,0)
            if j == 0 and i==0:
                whithe = int(interM[i+deep-1][j+size-1])+int(interM[i+deep-1][j+3*size-1])  - int(interM[i+2][j+3*size-2])
            elif i!=0 and j==0:
                whithe = int(interM[i + deep - 1][j + size - 1]) - int(interM[i - 1][j+size -1])+ int(interM[i+deep-1][j+3*size-1]) + int(interM[i-1][j+3*size-2]) - int(interM[i+2][j+3*size-2]) - int(interM[i -1][j+ 3*size -1])
            elif i == 0 and j != 0:
                whithe = int(interM[i+deep-1][j+size-1]) - int(interM[i+deep-1][j-1])+int(interM[i+deep-1][j+3*size-1])  - int(interM[i+2][j+3*size-2])
            else:
                whithe = int(interM[i+deep-1][j+size-1]) + int(interM[i-1][j-1]) - int(interM[i+2][j-1]) - int(interM[i -1][j+ size -1])+ int(interM[i+deep-1][j+3*size-1]) + int(interM[i-1][j+3*size-2]) - int(interM[i+2][j+3*size-2]) - int(interM[i -1][j+ 3*size -1])
            _i = i
            _j = j + size
            if _i==0:
                black = int(interM[_i + deep - 1][_j + size - 1]) - int(interM[_i +deep-1][_j - 1])
            else:
                black = int(interM[_i+deep-1][_j+size-1]) + int(interM[_i-1][_j-1]) - int(interM[_i+2][_j-1]) - int(interM[_i - 1][_j+ size -1])
            dst[i][j] = whithe-2*black
    return dst
def  showimage(Haar_b,tmp):#将进行Haar函数运算后的图片显示
    dst = []
    for x in range(len(Haar_b)):
        dst.append([])
        for y in range(len(Haar_b[0])):
            if Haar_b[x][y] > 0:
                dst[x].append(255)
            else:
                dst[x].append(0)
    for x in range(len(dst)):
        for y in range(len(dst[0])):
            f = dst[x][y]
            tmp[x, y] = [f, f, f]
    return(tmp)

def main():
    src = cv.imread('z1.jpg')#图片路径
    tmp = src.copy()
    # 分裂出三通道。这里只取b通道来进行分析，实际应该是分析三个通道，再合并
    b, g, r = cv.split(src)
    # 用于得到图像的宽高
    _w = len(b[0])
    _h = len(b)
    in_b = intergralMat(b, _w, _h)#计算积分图
    Haar = myHaarC(in_b,_w,_h)
    out = showimage(Haar, tmp)

    cv.imshow('src', src)#展示测试原图
    cv.imshow('test ', out)
    cv.imwrite('test haarC .jpg',out)
    cv.waitKey()

因为“haar值的白色像素和减去黑色像素和”是基于权重来进行加减，所以对于HaarC=（白+黑）*1-3*黑，也就是HaarC=白-2*黑。

效果如下：

我在网上找了一个很小的积分图，形成数组，方便测试。每次def Haar函数之后，进行测试。测试代码如下：

积分图是基于下图：

 

interM=[[8,14,14,14,18,26,32,34,34],
        [17,27,28,34,46,59,73,84,86],
        [26,39,41,49,63,81,96,116,124],
        [33,51,62,73,91,115,130,151,163],
        [34,54,72,88,109,133,157,184,196],
        [41,66,90,114,135,167,193,228,241],
        [48,78,111,142,170,202,237,278,294]]#积分图

weight=7
height=9
dis=[]
dis=myHaarC(interM,9,7)
dis1=myHaarC(output,180,180)#output是我一个图像的积分图，可以注释掉
print(dis)
#输出结果：[[37, -14, -34, -36, 0, 0, 0], [9, -18, -19, -13, 0, 0, 0], [-16, -1, 3, -13, 0, 0, 0], [-35, -1, 11, -22, 0, 0, 0], [-49, -6, 26, -22, 0, 0, 0]]