haar

利用opencv中的级联分类器进行人脸检測-opencv学习（1）

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练，得到的级联boosted分类器（Cascade Classification）。
·2015-11-13 05:17

Matlab DIP(瓦)ch7小波练习

其练习代码和解释以及结果如下所示： 1 %% wfilters and wavefun 2 clc 3 clear 4 wname='haar';%说明是haar小波
·2015-11-12 18:45

浅析人脸检测之Haar分类器方法

原文：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 浅析人脸检测之Haar分类器方法  [补 充] 这是我时隔差不多两年后
·2015-11-12 15:54

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

opencv中facedetect例子浅析

转自：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/22/2411318.html 人脸检测一种主流的方法就是类 haar+adaboosting
·2015-11-12 09:51

ubuntu13.04安装SenchaArchitect-2.2无法启动的问题

SenchaArchitect采用最新版本2.2.2，我安装的是32位的。
·2015-11-11 19:19

图像处理之小波变换

nbsp; imread('lena.jpg'); img =rgb2gray(img); img = double(img); [ca1 ch1,cv1,cd1] = dwt2(img,'haar
·2015-11-11 18:32

AdaBoost中利用Haar特征进行人脸识别算法分析与总结2——级联分类器与检测过程

http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631949上一篇连接：http://blog.csdn.net/weixingstudio/article/details/7631241 1.弱分类器在确定了训练子窗口中的矩形特征数量和特征值后，需要对每一个特征f，训练一个弱分类器h(x,f,p,O)。在CSDN里编辑公式太困难了，所以这里和公式
iamzhangzhuping·2015-11-11 15:00

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

盒式滤波器Box Filter

其主要功能是：在给定的滑动窗口大小下，对每个窗口内的像素值进行快速相加求和 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测的算法中。
·2015-11-11 04:49

基于haar特征的Adaboost人脸检测技术

基于haar特征的Adaboost人脸检测技术 本文主要是对使用haar+Adabbost进行人脸检测的一些原理进行说明，主要是快找工作了，督促自己复习下~~ 一、AdaBoost算法原理 　　AdaBoost
·2015-11-11 02:49

关于Haar分类器的加载错误问题

在把haarcascade_frontalface_alt.xml拷贝到我的项目目录（含有代码的那个目录）里面之后，修改了我的程序中的分类器加载路径。刚开始一直使用相对路径“.
·2015-11-10 23:37

SURF特征

2.同意尺度空间多层图像同一时候被处理 3.特征点主方向确定採用haar小波特征统计方法。 4.特征点描写叙述子採用haar小波特征。   &nbs
·2015-11-09 13:34

联合人脸检测、校准算法介绍

联合人脸检测、校准算法介绍 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。
·2015-11-08 16:11

行人检测“Joint Deep Learning for Pedestrian Detection”

相关工作：用于行人检测的特征：Haar,HOG,SIFT,一阶颜色特征如颜色直方图，二阶颜色特征如CSS,co-occurence特征，纹理特征LBP，其他形式的特征包括协方差，深度图，分割结果，3D几何
cv_family_z·2015-11-06 14:04

行人检测“Joint Deep Learning for Pedestrian Detection”

相关工作：用于行人检测的特征：Haar,HOG,SIFT,一阶颜色特征如颜色直方图，二阶颜色特征如CSS,co-occurence特征，纹理特征LBP，其他形式的特征包括协方差，深度图，分割结果，3D几何
cv_family_z·2015-11-06 14:00

【计算机视觉】Opencv中的Face Detection using Haar Cascades

【计算机视觉】Opencv中的FaceDetectionusingHaarCascades标签（空格分隔）：【图像处理】声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776
LG1259156776·2015-11-06 09:00

Viola-Jones人脸检测

OpenCV中有一个基于树的技术：Haar分类器，它建立了boost筛选式级联。它可以识别出人脸和其他刚性物体。
u011285477·2015-11-05 10:00

人脸检测-Adaboost算法和Haar特征（2）

Harr特征扩展： 假设人脸检测器的尺寸为W*H，同时假设有方法快速计算竖直和倾斜45。的矩形的像素和。一个矩形可以表示为： r = (x,y,w,h,a) 其中 0<=x,x+w<=W 0<=y,y+h<=H x,y>=0 w,h>0 a取值0。或者45。 矩形的像素和表示为RecSum(r) 论文原始的特征集合表示的形式为： 　　fea
·2015-11-03 22:49

人脸检测-Adaboost算法和Haar特征（1）

haar特征 三种简单的矩形特征： 由上下（或者左右）邻接的大小相同的两个矩形组成（如下图a），特征值为白的矩形的像素和减去黑的矩形的像素和 由上下（或者左右）邻接的大小相同的三个矩形组成
·2015-11-03 22:48

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   &
·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

vs2012+opencv2.4.7 实现单张人脸识别

参考：http://blog.sina.com.cn/s/blog_593c85f20100ncnj.html OpenCV的库中带有检测正面人脸的 Haar迭代算法Haar Cascade Face
·2015-11-02 10:46

noise_process.c

  #include <math.h>#include "otdr_const.h"#include "haar.h"#include &
·2015-11-01 15:00

基础学习笔记之opencv(3)：haartraining生成.xml文件过程

1.准备正负样本：      在上一讲http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/27/2420088.html 中，我们已经收集到了训练所用的正样本。下面就开始收集负样本了，负样本要求是：不能包含人脸，且图片大小也不需要归一化到正样本尺寸，只需比正样本尺寸大或者相等即可。建议负样本用灰度图，加快训
·2015-11-01 13:19

基础学习笔记之opencv(2)：haartraining前将统一图片尺寸方法

     总所周知，机器学习前要训练很多数据，一直感觉训练数据是个很神圣的东西，到底怎么训练呢？头脑一直有这么个疑问，但一直没时间去体验。因此最近在学adaboost算法，就要学会怎样训练出一个.xml文件了。方法是相同的，用过一次，以后的训练过程就差不多了。      只是打算进行简单的人脸数据训练，而是在网上下载
·2015-11-01 13:18

基础学习笔记之opencv(1)：opencv中facedetect例子浅析

     人脸检测一种主流的方法就是类haar+adaboosting，opencv中也是用的这种方法。
·2015-11-01 13:18

联合人脸检测、校准算法介绍

www.cvrobot.net/joint-cascade-face-detection-and-alignment/   人脸检测（detection）在opencv中早就有直接能拿来用的haar
·2015-11-01 13:26

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

浅析人脸检测之Haar分类器方法 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
·2015-11-01 12:43

极限优化：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测的算法中。
·2015-11-01 12:04

如何用OpenCV自带的adaboost程序训练并检测目标

它的默认特征采用了Haar,不支持其它特征。
·2015-11-01 11:50

目标检测的图像特征提取之（三）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
·2015-11-01 10:51

opencv 利用Haar 人脸识别

    #include <opencv2/opencv.hpp> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <iostream> #include <Windows.h> using namespace std; int main() {
·2015-11-01 09:59

OpenCV笔记-利用OpenCV自带的Haar分类器检测人脸

;cv.h> #include <highgui.h> const char *cascade_name = "E:\\opencv\\opencv\\data\\haarcascades
·2015-10-31 15:38

opencv：级联分类器训练(cascade classifier training)(两个分类器的区别)

本文主要说明如何训练一个级联分类器：准备训练数据，执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器：opencv_haartrai
·2015-10-31 13:48

Haartraining 训练方法(这个样例真有用,能行)

目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到一个级联的boosted分类器。 分类器中的"级联"是指最终的分类器是由几个简单分类器级联组成。在图像检测中，被检窗口依次通过每一级分类
·2015-10-31 13:47

三种强大的物体识别算法——SIFT/SURF、haar特征、广义hough变换的特性对比分析

识别算法概述：   SIFT/SURF基于灰度图， 一、首先建立图像金字塔，形成三维的图像空间，通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值，然后进行在极值点周围26个点进行NMS，从而得到 粗略的特征点，再使用二次插值法得到精确特征点所在的层（尺度），即完成了尺度不变。 二、在特征点选取一个与尺度相应的邻域，求出主方向，其中SIFT采用在一个正方形邻域内统计所有点的梯度方向，找
·2015-10-31 11:47

OpenCV检测人脸实例代码

下面是使用OpenCV通过在硬盘中读入图像来对其进行Haar人脸检测的代码。
·2015-10-31 10:27

基于Haar-like特征的层叠推进分类器快速目标检测

OpenCV学习 笔记(二)基于Haar-like特征的 层叠推进 分类器快速 目标 检测 OpenCV学习笔记之二――基于Haar-like特征的层叠推进分类器快速目标检测 一、 简介 目标检测方法最初由
·2015-10-31 10:16

浅谈SIFT算法［zz］

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
·2015-10-31 10:14

行人检测2（行人检测的发展历史）

在整体法中,Papageorgiou和Poggio[1]提出了Haar小波(HWs)特征,并用SVM训练行人,其中包括了行人的正面和背
·2015-10-31 10:57

关于 haar 分类器创建的几篇文章摘要

haarconv程序请到下载 http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?
·2015-10-31 09:38

Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features

Rapid Object Detection With A Cascade of Boosted Classifiers Based on Haar-like Features Introduction
·2015-10-31 09:38

Haar Features 暴力

Haar Features Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://codeforces.com/contest/549/problem
·2015-10-31 08:05

Haar分类器，ObjectMarker程序源代码

/** * Modifications to be made: * 1. Two possible modes: free-size windowing and fixed-scale windowing * !!DONE!! 2. Add and remove the newly added window * !!DONE!! 3. Expand the width or height of t
·2015-10-30 13:14

人脸检测的算法

//静态变量提高访问速度//Read the HaarCascade objectsstatic  HaarCascade face = new HaarCascade(".
·2015-10-30 13:11

SURF算法详解及同SIFT算法的比较

其通过Hessian矩阵的行列式来确定兴趣点位置，再根据兴趣点邻域点的Haar小波响应来确定描述子，其描述子大小只有64维（也可以扩展到128维，效果更好），是一种非常优秀的兴趣点检测算法。
tostq·2015-10-28 18:00

【算法设计】快速计算积分图

积分图是图像中十分常用的方法，最初是在Haar特征的快速计算中学到（参考博文：利用积分图像法快速计算Haar特征），后来发现在均值滤波，二值化等图像处理方法中也十分常见。
·2015-10-28 08:36

浅析人脸检测之Haar分类器方法

 [补充] 这是我时隔差不多两年后, 回来编辑这篇文章加的这段补充, 说实话看到这么多评论很是惊讶, 有很多评论不是我不想回复, 真的是时间久了, 很多细节我都忘记了, 无力回复, 非常抱歉.  我本人并非做CV的, 这两年也都没有再接触CV, 作为一个本科毕业的苦逼码工, 很多理论基础都不扎实, 回顾这篇文章的时候, 我知道其实有很多地方都是写的模棱两可, 加这个补充, 也是
·2015-10-28 08:08
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