haar

图像object detection目标检基本学习点

常用的算法：1)Haar特征和boost分类器用于人脸识别2)DPM3)Hog+SVM行人检测4)RCNN图像物体检测技术：局部non-maximumdepressionregionproposal训练和检测过程
虾米ning·2016-08-26 08:32

机器学习 之 Haar特征

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。
_苏_·2016-08-16 20:02

机器学习 之 Haar特征

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。
_苏_·2016-08-16 20:02

机器学习中常见特征~Haar特征

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。
lanxueCC·2016-08-16 20:00

机器学习-人脸检测和Haar分类器

Haar分类器是一个基于树的分类器，它建立了boost筛选式级联分类器。可以使用OpenCV中的“人脸”检测器来检测“基本刚性的”物体（脸，汽车，自行车，人体）。
cshilin·2016-08-11 14:53

眼睛区域提取研究

眼睛区域提取研究摘自网络资料：百度文库参考资料：http://blog.csdn.net/u011100984/article/details/38364857能够检测人眼睁开或者闭合的检测器如下：•haarcascade_mcs_lefteye.xml
forest_loop·2016-08-01 14:52

Linux基础命令

获取命令的使用帮助：内部命令：helpcommand外部命令：（1）命令自带简要格式的使用帮助#命令（command）--help（2）使用手册：manual位置:/user/shaare/man#manCOMMANDSECTION
邱北辰·2016-07-25 11:56

Integral Channel Features-论文整理

例如，Haarfeature,localsums,gradienthistogram
Ddreaming·2016-07-24 16:58

Integral Channel Features-论文整理

例如，Haarfeature,localsums,gradienthistogram
Ddreaming·2016-07-24 16:58

Haar小波变换

这边主要用简单的例子来介绍下Haar小波的使用情况。     例如：有a=[8,7,6,9]四个数，并使用b[4]数组来保存结果.       
baidu_21578557·2016-07-21 22:00

为什么在行人检测中，HOG特征比Haar特征更精确？

原文链接问题我最近读了这篇文章，作者说，在人体检测应用中，Haar特征没有HOG精确，为什么呢？回答1计算机视觉中各种特征描述符的设计和实现，都是在不断的试错下进行的，对内部的机理并没有太多的考虑。
DuinoDu·2016-07-21 11:48

阴影消除研究

利用阴影亮度降低而色度基本不变的特点，在HSV空间里利用以下公式进行判断#include"stdafx.h"#include"cv.h"#include"highgui.h"#include#include"HaarDetect.h
dp_research·2016-07-11 08:13

opencv中的侧脸检测

opencv中的侧脸检测opencv中的haarcascade_profileface.xml检测时只能检测右侧脸Opencv2.4.3以后添加了侧脸检测，要想检测侧脸只需将加载的文件改为haarcascade_profileface.xml
yueguanyun·2016-07-05 17:00

OpenCV源码分析（一）级联分类器haartraining

OpenCV手册里讲到OpenCV_haartraining和OpenCV_traincascade都可以训练级联分类器。
hj199241·2016-07-01 09:30

计算机视觉及深度学习

人工设计的特征有：LBP、HAAR、HOG、SIFT等。  深度学习：可从给予的样本中自动学习特征。1.1为什么要自动学习特征？  
MyArrow·2016-06-28 10:00

ImageNet和CNN怎样帮助医学图像的识别

在典型的图像分类和识别问题中，通常有两个重要的步骤，一个是特征提取，常见的有GLCM,HOG,LBP,HaarWavelet,一个是分类器，例如SVM,RandomForest,NeuronNetwork
萌面女xia·2016-06-27 17:14

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

Ext5实现html5的拖拽上传功能

ext使用SenchaArchitect开发后台用的jersey@POST@Path("/upload")@Consumes(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA)publicResponseupload
tivonHou·2016-06-16 15:00

Ext5实现html5的拖拽上传功能

ext使用SenchaArchitect开发后台用的jersey@POST@Path("/upload")@Consumes(MediaType.MULTIPART_FORM_DATA)publicResponseupload
tivonHou·2016-06-16 15:00

Opencv使用级联分类器进行人脸检测

使用Opencv中的级联分类器进行人脸检测时有两种方式，第一种是使用老版本的CvHaarClassifierCascade函数，第二种是使用新版本的CascadeClassifier类，老版本的分类器只支持类
DaveBobo·2016-06-14 19:27

Opencv使用级联分类器进行人脸检测

使用Opencv中的级联分类器进行人脸检测时有两种方式，第一种是使用老版本的CvHaarClassifierCascade函数，第二种是使用新版本的CascadeClassifier类，老版本的分类器只支持类
DaveBobo·2016-06-14 19:27

cvHaarDetectObjects

分类器结构及操作函数：CvHaarFeature[cpp]viewplaincopy#defineCV_HAAR_FEATURE_MAX3typedefstructCvHaarFeature{inttilted
爱吃肉的糖醋排骨·2016-06-02 15:27

Matlab基于Viola-Jones算法的人脸检测(1)

Viola-Jones算法是基于人脸的haar特征值进行人脸检测的方法，整体框架分成三个部分：1、提取目标的特征，作者提取的是haar特征2、分类器学习的过程，训练弱分类器成为最优弱分类器，多个最优弱分类器组合形成强分类器
AmazingUU·2016-05-26 10:55

人脸训练

人脸检测训练心得-jimeshui的专栏-博客频道-CSDN.NEThttp://blog.csdn.net/jimeshui/article/details/41062543Adaboost分类器haar
荪荪·2016-05-22 19:07

人脸检测（六）--haar分类器代码理解

http://blog.csdn.net/longzaitianya1989/article/details/81747681.引言通过前段时间阅读OpenCV的HaarTraining代码，基本掌握了
Eason.wxd·2016-05-21 15:57

人脸检测（三）--Haar特征原理及实现

本文主要由于OpenCV的haartraining程序，对haar特征的补充及代码注释。
Eason.wxd·2016-05-20 14:37

人脸检测之Joint Cascade Face Detection and Alignment 笔记---ECCV2014

人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器，基于Viola-Jones算法。
zwlq1314521·2016-05-13 14:00

Haar+Adaboost级联分类器分解（一）：Haar特征和积分图

最新的训练和检测代码实现了Haar、LB
only_liji·2016-05-11 14:15

浅析人脸检测之Haar分类器方法

referencelink： 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
u011534057·2016-05-09 20:00

Bananapro SimpleCV 人脸定位

安装好了SimpleCV，接下来我们来试一试人脸定位的功能，注意我们现在做的事人脸定位而不是人脸识别，这里主要利用的是Haar分类器，具体原理我就不在这里展开了，下面介绍针对图片的人脸定位先贴出来代码再一一讲解
·2016-05-08 20:00

把检测出的人脸用椭圆和矩形框画出

使用opencv中自带的haarcascades#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/objdetect/objdetect.hpp"#include"opencv2
绿皮火车况且况且·2016-05-07 17:19

把检测出的人脸用椭圆画出

使用opencv中自带的haarcascades#include"opencv2/core/core.hpp" #include"opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include"opencv2
Gongxs7·2016-05-07 17:00

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。
jpbj_zb·2016-05-06 15:00

Haar特征描述子及其代码实现

引用：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
荪荪·2016-05-05 13:04

Python 的闭包和装饰器

翻译： TheLover_ZPartI原文地址： http://blaag.haard.se/Python-Closures-and-Decorators–Pt–1/回想起来，当初我做出了错误的选择，把
GarfieldEr007·2016-05-05 12:00

OpenCV 之 HaarTraining 算法剖析

OpenCV之HaarTraining算法剖析1.引言 通过前段时间阅读OpenCV的HaarTraining代码，基本掌握了HaarTraining 算法。
SMF0504·2016-05-05 12:00

opencv源码解读——haartraining

1.参数：-data:指定生成的文件目录-vec:正样本的保存文件-bg:负样本的保存文件-npos:正样本的数量 默认2000-nneg:负样本的数量默认2000-nstages:训练的层数默认14-nsplits:决定adaboost的弱分类器，默认1，则一个简单的stumpclassifier（二叉树）被使用。如果是n，则使用带有n个内部节点的CART分类器。-mem:缓存大小默认200，大
songzige·2016-05-05 10:00

[置顶] 开源集锦（三）GitHub开源控件

ListViewAnimationsnhaarman大神力作地址：https://github.com/nhaarman/ListViewAnimationsapk展示http://download.csdn.net
wds1181977·2016-05-05 09:00

Haar特征的另一种的快速计算方法—boxfilter

，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
SMF0504·2016-05-02 15:00

使用OpenCV训练Cascasde分类器

OpenCV中有两个训练cascadeclassifier的应用，包括：opencv_haartraining和opencv_traincascade。
CY_TEC·2016-04-28 15:13

使用OpenCV训练Cascasde分类器

OpenCV中有两个训练cascadeclassifier的应用，包括：opencv_haartraining和opencv_traincascade。
CY_TEC·2016-04-28 15:00

人脸识别技术大总结（1）——Face Detection & Alignment

关键词：人脸检测人脸校准特征点定位决策树随机森林CARTRandForestRandFernBoostingRealboost人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar分类器
GarfieldEr007·2016-04-27 21:00

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征

声明：本文转载自 Liulina6031、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
u012700322·2016-04-24 12:00

FAST

与sift和surf不同，fast不具有方向性，由于fast特征缺少方向分量，但是计算主方向的方法也很多，像sift是利用梯度直方图，surf是利用haar小波的最大响应处的扇形patch方向近似，而fa
eternity1118_·2016-04-20 12:00

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，从而加快了计算。ABCD是四个区域，包含若干像素2.计算点1:A2.A+B3.A+C4.A+B+C+D其实就是图像中各个点与坐标原点构成的矩形范围内所有像素和。则D中像素之和可以用4+1-2
songzige·2016-04-20 11:00

Haar特征理解

作者和出处：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu最早的Haar特征由PapageorgiouC.等提出（《Ageneralframeworkforobjectdetection
Kong_xiao_yang·2016-04-18 10:16

Opencv之摄像头人脸识别

includeusingnamespacecv;intmain(){Matimg;MatgrayscaleFrame;CascadeClassifierface_cascade;face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2
Cracent·2016-04-15 22:52

Opencv之摄像头人脸识别

usingnamespacecv; intmain(){   Matimg;   MatgrayscaleFrame;   CascadeClassifierface_cascade;   face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2
Cracent·2016-04-15 22:00

Opencv之简单人脸检测

话不多说，直接上代码：#include"stdafx.h"#includeusingnamespacecv;intmain(){CascadeClassifierface_cascade;//usethehaarcascade_frontalface_alt2
Cracent·2016-04-15 22:51

Opencv之简单人脸识别

：#include"stdafx.h"#include usingnamespacecv; intmain(){   CascadeClassifierface_cascade;   //usethehaarcascade_frontalface_alt2
Cracent·2016-04-15 22:00
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