积分图

MTCNN训练数据整理

wider_face数据库对于4中数据，来自CelebA数据库包括labelboxlandmarklabelnegative0positive1part2landmark3分为三层网路PNetRNetONet1.输入:积分图像输出
AMDS123·2017-02-17 14:00

图像识别和跟踪中常用特征点

使用积分图快速计算。LBP(LocalBinaryPattern)局部二值模式。
HopefulLight·2017-02-08 13:34

机器学习: Viola-Jones 人脸检测算法解析(二)

上一篇博客里，我们介绍了VJ人脸检测算法的特征，就是基于积分图像的矩形特征，这些矩形特征也被称为Haarlikefeatures,通常来说，一张图像会生成一个远远高于图像维度的特征集，比如一个24×24
Matrix_11·2016-12-28 14:09

13行代码实现最快速最高效的积分图像算法。

研究图像到一定程度的人，应该都对积分图像有所了解，大家在百度或者google中都可以搜索到大量的相关博客，我这里不做多介绍。
Imageshop·2016-12-25 18:00

13行代码实现最快速最高效的积分图像算法。

研究图像到一定程度的人，应该都对积分图像有所了解，大家在百度或者google中都可以搜索到大量的相关博客，我这里不做多介绍。
Imageshop·2016-12-25 18:00

积分图像(Integral Image)与积分直方图 (Integral Histogram)

在图像处理中有两个常用的相关算法，这就是积分图像(IntegralImage)和积分直方图(IntegralHistogram)，本文来讲解这两个算法的基本原理。在本文中主要以灰度图像来讲解。
撒哈拉之心23·2016-12-23 21:51

图像处理之积分图应用三（基于NCC快速相似度匹配算法）

图像处理之积分图应用三（基于NCC快速相似度匹配算法）基于Normalizedcrosscorrelation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。
jia20003·2016-11-03 15:00

积分图像与卷积图像背景故事杂谈

在数字图像处理领域，特别是目标识别领域，图像积分与卷积已经成为关键的处理步骤与技术手段。这种手段的引入，对处理速度与目标识别率都产生很好的效果。在教科书中，这种处理技术也是被描述得最为充分的。这篇文章不讨论图像积分与卷积牵涉到的数学推导，仅仅介绍积分与卷积作用于数字图像处理的背景故事。早在上世纪中后期，科学家就开始关注计算机的图形显示技术，不少图像处理工作者几乎是在同一时间想到了用纹理粘帖到虚拟物
SHK_BLOG·2016-10-15 17:57

图像处理之积分图应用二(快速边缘保留滤波算法)

图像处理之积分图应用二(快速边缘保留滤波算法)一：基本原理传统的图像边缘保留滤波算法-如高斯双边模糊、Mean-Shift模糊等计算复杂、效率比较低，虽然有各种手段优化或者快速计算方法，当时算法相对一般码农来说理解起来比较费劲
jia20003·2016-10-06 16:00

图像处理之积分图应用一(半径无关的快速模糊算法)

图像处理之积分图像应用一(半径无关的快速模糊算法)一：基本原理概述传统的图像空间域卷积模糊算法，当窗口大小改变时卷积模糊时间也会变化，而且随着窗口尺寸越大计算量也越大，算法运行时间约越长。
jia20003·2016-10-02 00:00

图像处理之积分图算法

图像处理之积分图算法一：积分图来源与发展积分图像是Crow在1984年首次提出，是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。
jia20003·2016-09-30 13:00

Haar特征和积分图

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7922923一、Haar-like特征什么是特征，我把它放在下面的情景中来描述，假设在人脸检测时我们需要有这么一个子窗口在待检测的图片窗口中不断的移位滑动，子窗口每到一个位置，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，一旦该特征通过了所有强分类器的筛选，则判定该区域为人脸。那
qingkongyeyue·2016-09-27 11:20

行人检测 特征 典型方法

这些单一特征可以计算速度快，并且可以利用积分图技术快速计算，但是只从某一方面如梯度或者纹理来描述行人特征，判别力较差。混合特征指的是多种底层特征的融合，或者是底层特征的高阶统计特征。
pl_Dong·2016-08-30 16:29

Integral Channel Features-论文整理

一、导读IntegralChannelFeatures是指一类特征，这类特征可以通过积分图（Integralimages）快速的计算出来。
Ddreaming·2016-07-24 16:58

Integral Channel Features-论文整理

一、导读IntegralChannelFeatures是指一类特征，这类特征可以通过积分图（Integralimages）快速的计算出来。
Ddreaming·2016-07-24 16:58

Haar分类器学习总结

1.基本概念   Haar分类器=Haar-like特征+积分图(IntegralImage)方法+AdaBoost+级联  Haar分类器算法的要点如下：   1）使用Haar-like特征做检测   
MyArrow·2016-06-17 15:00

基于OpenCL的图像积分图算法改进

之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概
10km·2016-06-08 10:01

图像基本变换---快速均值模糊算法

一般使用积分图来加速算法。  
bravebean·2016-05-13 08:00

Haar+Adaboost级联分类器分解（一）：Haar特征和积分图

转载自：http://www.aichengxu.com/view/1501258最近由于工作原因，需要研究OpenCV中的Adaboost级联分类器。我阅读了OpenCV中所有相关得代码，包括检测和训练部分，发现目前OpenCV中的Adaboost级联分类器代码有以下2个特点：1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viola论文中的原始算法差异很大。最新的训练和检测代码实现了Haar、LB
only_liji·2016-05-11 14:15

Haar特征、积分图、Adaboost算法、分类器训练

一、Haar-like特征Haar特征值反映了图像分度变化的情况。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。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变
jpbj_zb·2016-05-06 15:00

Haar特征描述子及其代码实现

http://blog.csdn.net/qianxin_dh/article/details/39268113在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的>和>,文中提出使用Haar特征和积分图方法进行人脸检测
荪荪·2016-05-05 13:04

SURF算法介绍

1.特征点的提取在解析特征点的提取方法前，先看一下积分图像的概念积分图像的概念是由Viola和Jones提出的。和SIFT算法相比，SURF算法利用了积分图像的有限來使得计算更加简单。
Lrrent·2016-04-25 08:00

AdaBoost人脸检测原理

Viola人脸检测方法是一种基于积分图、级联检测器和Ada
_愤怒的石头_·2016-04-21 16:43

图像特征之 Haar-like特征（二）计算方法-积分图

1.积分图（IntegralImage）类似动态规划的方法，主要的思想是将图像从起点开始到各个点所形成的矩形区域像素之存在数组中，当要计算某个区域的像素和时可以直接从数组中索引，不需要重新计算这个区域的像素和
songzige·2016-04-20 11:00

Haar特征理解

xiaowei_cqu最早的Haar特征由PapageorgiouC.等提出（《Ageneralframeworkforobjectdetection》），后来PaulViola和MichalJones提出利用积分图像法快速计算
Kong_xiao_yang·2016-04-18 10:16

鲁棒的实时人脸检测：Robust Real-Time Face Detection

第一个贡献就是引入一种叫做“积分图像”的新的图像表示法，它使得应用到我们检测器的特征能够被快速计算。
ha000·2016-03-30 20:00

SIFT/SURF算法的通俗理解

SURF算法是SIFT算法的加速版，opencv的SURF算法在适中的条件下完成两幅图像中物体的匹配基本实现了实时处理，其快速的基础实际上只有一个——积分图像haar求导，对于它们其他方面的不同可以参考本
BBZZ2·2016-03-30 10:00

积分图像

一、积分图像概要       积分图像是指：对于一幅灰度的图像，积分图像中的任意一点(x,y)的值是指从图像的左上角到这个点的所构成的矩形区域内所有的点的灰度值之和。
tiemaxiaosu·2016-03-29 13:00

基于OpenCL的图像积分图算法实现

积分图的概念图像积分图算法在图像特征检测中有着比较广泛的应用，主要用于规则区域特征值的计算。积分图的概念可用下图表示：坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和（图中的阴影部分）。
10km·2016-03-12 16:50

基于OpenCL的图像积分图算法实现

积分图的概念图像积分图算法在图像特征检测中有着比较广泛的应用，主要用于规则区域特征值的计算。积分图的概念可用下图表示：坐标A(x,y)的积分图是其左上角的所有像素之和（图中的阴影部分）。
10km·2016-03-12 16:00

积分图（用于计算块像素差异的快速方法）

转载自：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094966积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的，并被应用到实时的对象检测框架中。
q664111·2016-03-10 22:00

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

1        算法要点Haar分类器=Haar-like特征+积分图方法+AdaBoost+级联；Haar分类器算法的要点如下：a
BBZZ2·2016-02-29 11:00

积分图和Haar特征

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。Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征
sloanqin·2016-01-16 23:00

机器视觉中的图像积分图及其实现

计算机视觉中，人脸检测（FaceDetection）是一项常见的任务。PaulViola和MichaelJones在《RapidobjectdetectionusingaBoostedcascadeofsimplefeatures》一文中提出的快速对象识别算法将人脸检测推向了一个新的高度，这种将Adaboost和Cascade算法综合运用的实时人脸检测系统，使人脸检测这项工作具有了更为实际的意义和
白马负金羁·2016-01-06 08:13

机器视觉中的图像积分图及其实现

计算机视觉中，人脸检测（FaceDetection）是一项常见的任务。PaulViola和MichaelJones在《RapidobjectdetectionusingaBoostedcascadeofsimplefeatures》一文中提出的快速对象识别算法将人脸检测推向了一个新的高度，这种将Adaboost和Cascade算法综合运用的实时人脸检测系统，使人脸检测这项工作具有了更为实际的意义和
baimafujinji·2016-01-06 08:00

《图像局部不变性特征与描述》阅读笔记（4）-- 快速斑点检测、区域检测

都需要对高斯函数做二阶微分以生成卷积核，然后对图像上每个点做卷积以得到局部响应极值为了节省卷积运算带来的时间消耗，SIFT对两个相邻高斯尺度空间的图像做差，得到一个DOG的响应图像，搜索该响应的局部极值点就是待选位置；SURF引入积分图像来近似
zizi7·2015-12-26 14:00

【开发日记】计算精度

然后底数的计算是通过图像平方和积分图的a+d-b-c得到的，这一步的结果理所当然的应该是非负的！但结果就出现了负数！
Kelvin_Yan·2015-12-18 16:00

计算image 积分图

1 // testopencv.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。 2 // 3 4 #include "stdafx.h" 5 #include <opencv2\opencv.hpp> 6 #include <fstream> 7 #include <vector> 8 #include <st
·2015-11-13 22:14

关于cvIntegral函数

   接触到积分图像，对于cvIntegral函数得到的结果有点疑惑，为什么W*H的图像的积分图像是（W+1）*(H+1)呢？
·2015-11-13 03:27

图像积分图的计算方法

Author：Maddock Date：2015-01-15 15:14:55 图像的积分图计算是一种重要的基础操作，可以应用于快速Haar特征计算以及图像的均值滤波算法中。
·2015-11-12 11:18

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结1——Haar特征与积分图

http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241目前因为做人脸识别的一个小项目，用到了AdaBoost的人脸识别算法，因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚，让我看看头脑发昏，所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结。希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助。而且给出了关于AdaBoo
iamzhangzhuping·2015-11-11 15:00

【练习6.14】积分图像cvIntegral及使用积分图的性质找横向和纵向边，IplImage结构中widthStep细节

程序代码 结果图片 要言妙道            题目要求：  加载一副灰度图，得到它的积分图
·2015-11-11 11:57

关于cvIntegral函数的一些说明

    最近在做积分图像的东西，用到cvIntegral函数，在网上找了一些资料，发现都不详细，故整理如下：   1 void cvIntegral( 2
·2015-11-11 04:50

关于OpenCV中IplImage的char类型的ImageData需要进行强制类型转换为uchar的说明

前几天做adaboost积分图时又遇到了IplImage的问题——即为什么要进行char到uchar的强制类
s9434·2015-11-08 14:00

人脸检测-Adaboost算法和Haar特征（1）

或者左右）邻接的大小相同的三个矩形组成（如下图b），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和 由四个矩形组成（如下图c），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和 如下图所示： 使用积分图像快速计算
·2015-11-03 22:48

【项目记录】常用opencv函数运行速度实测

取平均值规律：尽量使用浮点数据进行处理，因为函数处理前会先转为浮点类型，该操错也耗时1、寻找大值最小值minMaxLoc对于CV_32F类型，0.25ms，输入整型数据会大大增加耗时耗时基本可以忽略2、积分图
Kelvin_Ngan·2015-11-02 17:11

【项目记录】常用opencv函数运行速度实测

取平均值规律：尽量使用浮点数据进行处理，因为函数处理前会先转为浮点类型，该操错也耗时1、寻找大值最小值minMaxLoc对于CV_32F类型，0.25ms，输入整型数据会大大增加耗时耗时基本可以忽略2、积分图
Kelvin_Yan·2015-11-02 17:00

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结

转自：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631241   Haar特征与积分图 1.
·2015-11-02 14:31

浅析人脸检测之Haar分类器方法：Haar特征、积分图、 AdaBoost 、级联

转自：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html   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
·2015-11-02 14:30

关于人脸检测中的Haar特征提取

选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。 （1）Haar特征：    Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。
·2015-11-02 11:29
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