haar

图像项目-基于opencv的人脸识别

基于opencv的人脸识别opencv的一个目录：opencv/sources/data/haarcascades提供了用于人脸检测相关的文件，加载这些文件，就可以方便的实现人脸检测的相关工作。
-也无风雨也无晴-·2017-08-24 20:36

【洛谷 P1127】词链

另外还有一些例子：dog.gophergopher.ratrat.tigeraloha.alohaarachnid.dog连接成的词可以与其他单词相连，组成更长的词链，例如:aloha.arach
DT_Kang·2017-08-19 14:31

VJ框架 与 人脸检测/物体检测 详解

论文中VJ总结其主要贡献有三方面：Feature:Haar-basedfeature(wavelet)Learninga
爱学习的段哥哥·2017-08-17 22:03

OpenCV中的Haar+Adaboost（七）：分类器训练过程

http://lib.csdn.net/article/opencv/29324(原文地址)本节文章讲解OpenCV中Haar+Adaboost的训练过程。
balabalayou·2017-08-11 12:27

OpenCV中的Haar+Adaboost（三）：级联分类器结构与XML文件含义

http://lib.csdn.net/article/opencv/29324(原文地址)前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。
balabalayou·2017-08-11 12:39

Win+opencv+VS常见错误整理

1.未定义标识符修改：2.errorLNK2019:无法解析的外部符号_cvHaarDetectObjects，该符号在函数"void__cdecldetect_and_draw(struct_IplImage
梦dancing·2017-08-06 09:07

Ubuntu下python之opencv猫脸检测

#-*-coding=utf-8-*-importcv2faceCascade=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalcatface.xml")#官网提供的
shareinfo2018·2017-08-05 08:00

10行Python实现更快更准的人脸识别

检查代码，最关键是第2条语句：face_patterns=cv2.CascadeClassifier('/usr/local/opt/opencv/share/OpenCV/haarcasc
·2017-08-04 00:00

如何用OpenCV训练自己的分类器

最近要做一个性别识别的项目，在人脸检测与五官定位上我采用OPENCV的haartraining进行定位，这里介绍下这两天我学习的如何用opencv训练自己的分类器。
穆林枫·2017-07-28 00:42

卷积神经网络之目标检测总结

概述传统的目标检测任务主要通过人工提取特征模型建立，常用的特征包括：HOG、SIFT、Haar等，特征提取模型之后进行支持向量机或者Adaboost的分类任务，进而得到我们所关注的目标结果。
dlphay·2017-07-22 09:10

【opencv】4.使用opencv进行分类器训练

要进行目标跟踪，首先得把目标识别出来，我选用的是基于haar特征的模式识别，要进行模式识别，首先得训练分类器，好在opencv自带了训练分类器的软件，可以在opencv安装目录中找到，如：F:\opencv
一个纸杯·2017-06-28 13:44

目标检测算法种类及展望

目前业界出现的目标检测算法有一下几种：传统的目标检测算法：Cascade+Haar/SVM+HOG/DPM；候选窗+深度学习分类：通过提取候选区域，并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案，如：RCNN
zchang81·2017-06-28 10:29

（OpenCV+Python）--检测场景内是否有物体移动，并进行人脸抓拍

/cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('.
零尾·2017-06-08 20:41

Python基于OpenCV实现视频的人脸检测

已安装Python和OpenCV3代码importcv2importsysimportloggingaslogimportdatetimeasdtfromtimeimportsleepcascPath="haarcascade_frontalface_default.xml"faceCascade
我的微信公众号·2017-06-06 14:15

OpenCV中的Haar+Adaboost（三）：级联分类器结构与XML文件含义

缩进出自前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。
绿叶清风·2017-06-03 09:56

利用opencv实现人脸识别

利用opencv实现人脸识别introduction使用弱联级分类器主要包含两部分:训练和检测,检测通常使用HAAR或LBP模型,这部分的描述在另外一个文件中,这部分主要介绍弱联级加速分类器的训练,主要包括
lemonCode·2017-05-25 18:19

【OpenCV】检测人脸、眼睛、鼻子、耳朵、嘴

Opencv中有训练好的Haar特征分类器（.xml文件），位于“/opencv-2.4.11/data/haarcascades/”文件夹中，调用起来非常简单。
Cfan927·2017-05-20 20:57

Haar小波变换基本原理

另外参见俄罗斯写的http://www.codeproject.com/Articles/22243/Real-Time-Object-Tracker-in-CHaar小波在图像处理和数字水印等方面应用较多
xgqpuppy·2017-05-18 09:00

人脸识别之人脸检测--综述（非深度学习）

这里作为一个系列，先说haar分类器。
Alisa_xf·2017-05-11 19:51

照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器

本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/34842233基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost
Trent1985·2017-05-11 11:00

opencv提高之人脸检测

#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//定义全局变量stringface_cascade_name="haarcascade_frontalface
梧桐栖鸦·2017-05-04 17:51

Qt5.7+Opencv2.4.9人脸识别(二)人脸采集

人脸采集必不可少的是人脸检测，Opencv提供了haarcascade这个检测这个检测就是存储了一些值，比如眼睛的颜色比脸颊深，嘴巴的颜色比周围深。在
IT1995·2017-05-04 10:22

Haar+adaboost物体检测算法知识点归纳总结

基于此方法研究车牌识别系统相关应用，以下主要总结其中的关键点和难点，需要对haar特征和adaboost原理有一定了解，供刚开始学习和使用此法的童鞋参考，肯定不够全面，亦或存在不够准确的地方，诸位可指出
小魔大树哥·2017-04-14 13:46

OpenCV实现人脸识别

主要有以下步骤：1、人脸检测2、人脸预处理3、从收集的人脸训练机器学习算法4、人脸识别5、收尾工作人脸检测算法：基于Haar的脸部检测器的基本思想是，对于面部正面大部分区域而言，会有眼睛所在区域应该比前额和脸颊更暗
ht-beyond·2017-04-07 10:18

opencv学习 级联分类器检测运动车辆 demo

使用haar+adaboost训练出分类器文件xml，简单写了个检测demo，具体的检测判定还要修改，已经较好的识别出车辆框，后面的博客再贴训练过程、样本及训练好的文件吧（其实还是懒233//cardetectionbyusinghaar-featrueandadaboostclassifier
JLothar·2017-03-31 15:15

opencv之级联分类器训练属于自己的xml文件

这里我是用的是opencv2.4.4版的opencv_createsamples.exe和opencv_haartraining.exe，实验发现车牌定位效果并不是特别理想，当然，这跟训练集有关系，也跟测试集车牌图像中车牌所占比例大小不一有关系
Txiaomiao·2017-03-20 21:48

openCV|Haar人脸检测与提取

python3.5.2+openCV3.2.0importcv2importnumpyasnpimg=cv2.imread('F:\\jaffe\\KA.AN1.39.tiff')#读取训练好的haar
叶晚林·2017-03-20 17:54

Haar特征Adaboost级联分类器训练经验——Practical Tips

最近在项目中使用opencv的人脸检测算法来检测灰机，效果还ok，就分类器训练过程中的一些小技巧做一个总结，其中有一部分是前人的经验，对这部分内容我发扬一下拿来主义，还有一些是自己的心得体会，希望对新手有一些帮助。至于算法原理网上很多，我不再赘述。检测效果主要还是看分类器训练得好不好，所以检测过程我也不说，网上也有很多源码解析得很好。训练是一个finetuning的过程，经验显得尤为重要，我重点就
starxhong·2017-02-28 23:35

Adaboost+Haar

1.Boosting算法弱分类器：如果一个分类器的正确率仅仅比随机猜测好一点，称之为若分类器强分类器：如果一个分类器的正确率显著比随机猜测好，称之为强分类器事实证明：只要数据足够多，可以将弱分类器通过集成的方式提升到任意精度，这就是Boosting算法2.adaboost算法（1）Adaboost是一种基于级联分类器的分类器。级联分类器是将多个强分类器连接在一起的操作。强分类器一般由10到20个若
聆听--风雨·2017-02-26 14:09

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（HistogramofOrientedGradient,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，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005
June0610·2017-02-20 10:30

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]转自：http://blog.csdn.net/zouxy091、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou
June0610·2017-02-17 16:50

机器学习实践系列之8 - 人眼定位

一.人眼检测OpenCV自带的人眼检测，代码及教程都已比较普及，这里不再啰嗦，训练模板直接load已经训练好的文件：haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，直接看代码：/
linolzhang·2017-02-16 22:37

图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征

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（HistogramofOrientedGradient,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
greatwit·2017-02-11 17:31

整理Rapid object detection using a boosted cascade of simple features论文中的要点

整理Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures论文中的要点使用haar特征：在24*24像素的框内有180000以上不同的haar特征
OneCodeMan·2017-02-08 17:16

图像识别和跟踪中常用特征点

HoG(HistogramofOrientedGradient)方向梯度直方图Haar边缘特征、线性特征、中心对角线特征，组合成特征模板。使用积分图快速计算。
HopefulLight·2017-02-08 13:34

Amsterdam｜逆光清晨的王子运河

「晨曦」Haarlemmerpoort，AmsterdamHaarlemmerdijk，Amsterdam这是在阿姆斯特丹的最后一天了，临时决定自己去运河边看看晨曦，虽然准备出发已经挺晚的了。
小凯Zachary·2017-02-02 17:04

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

opencv中adaboost训练算法分析

0、概述opencv集成了经典adaboost算法，并结合haar特征实现了人脸检测功能。
_飞奔的蜗牛_·2016-12-20 22:34

检测视频中的人脸，并画出矩形框

include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(){//加载分类器CascadeClassifiercascade;cascade.load("haarca
那年聪聪·2016-11-24 10:42

彩色图像批量转换为灰度图像

最近在做haar分类器的训练，要用到大量的正负样本，在网上找了一些，有一份样本集除了它是彩色图像外还算满意，为了后期训练时间能够缩短一点，决定把它们都转换成灰度图像！
LightP2_16·2016-11-10 16:21

vehicleDectection with Haar Cascades

VehicleDetectionLastversion: 1.0.0 (seeReleaseNotesformoreinfo)Helloeveryone,AneasywaytoperformvehicledetectionisbyusingHaarCascades.Currently
u014365862·2016-11-08 20:00

OpenCV中基于Haar特征和级联分类器的人脸检测

使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器，这是一个耗时耗力的过程，需要收集大量的正负样本，并且样本质量的好坏对结果影响巨大，如果样本没有处理好，再优秀的机器学习分类算法都是零。今年3月23日，微软公司在推特（Twitter）社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay，Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩，主要目标受众是18岁至24岁的青少年。人们只需要@一下Tay，Ta
-牧野-·2016-11-05 11:48

虹软校招笔试题--算法岗

、软件工程相关专业研究方向；2、熟悉当前流行的计算机视觉与模式分类理论以及常用的统计和学习方法：PCA、Boosting、SVM、NeuralNet、Regression等；3、熟悉常用特征提取方法：Haar
herhero·2016-10-22 20:06

图像特征提取三大法宝：HOG特征、LBP特征、Haar-like特征

（一）HOG特征1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,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，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005
q123456789098·2016-10-07 12:33

图像算法之八：特征提取算法之Haar

一、AdaBoost算法原理AdaBoost算法是一种迭代的算法，对于一组训练集，通过改变其中每个样本的分布概率，而得到不同的训练集Si，对于每一个Si进行训练从而得到一个弱分类器Hi，再将这些若分类器根据不同的权值组合起来，就得到了强分类器。第一次的时候，每个样本都是均匀分布，通过训练得到分类器H0，在该训练集中，分类正确的，就降低其分布概率；分类错误的，就提高其分布概率，这样得到的新的训练集S
soaringlee_fighting·2016-09-30 09:30

图像算法之八：特征提取算法之Haar

一、AdaBoost算法原理AdaBoost算法是一种迭代的算法，对于一组训练集，通过改变其中每个样本的分布概率，而得到不同的训练集Si，对于每一个Si进行训练从而得到一个弱分类器Hi，再将这些若分类器根据不同的权值组合起来，就得到了强分类器。第一次的时候，每个样本都是均匀分布，通过训练得到分类器H0，在该训练集中，分类正确的，就降低其分布概率；分类错误的，就提高其分布概率，这样得到的新的训练集S
soaringlee_fighting·2016-09-30 09:30

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
qingkongyeyue·2016-09-27 11:20

Haar 特征训练步骤详

这里只是先用于做Haar特征训练步骤的熟悉用，所以用opencv写了个程序，主要是做图片的变形处理。如旋转和亮度调节等。当然最后检测的效果指定很不好，这里先作为步骤熟悉来用的。
Serious_Tanx·2016-09-21 09:49

adaboost训练参数详解

记录下我在研究过程理解的，生成正样本程序CreateSamples.exe以及训练程序opencv_haartraining.e
lanxueCC·2016-09-20 16:00

OpenCV + Python 人脸检测

必备知识Haar-likeopencvapi读取图片灰度转换画图显示图像获取人脸识别训练数据探测人脸处理人脸探测的结果实例图片素材人脸检测代码人脸检测结果总结下午的时候，配好了OpenCV的Python
Marksinoberg·2016-09-05 20:00
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