haar

Opencv研读笔记:haartraining程序之cvCreateMTStumpClassifier函数详解（弱分类器创建）~

cvCreateMTStumpClassifier函数出自opencv中的haartraining程序，在Haartraining中强分类器创建函数icvCreateCARTStageClassifier
wsj998689aa·2014-12-31 14:00

Opencv研读笔记:haartraining程序之莫名其妙的条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ解释~

曾经，纠结过haartraining中条件宏ICV_DEF_FIND_STUMP_THRESHOLD_SQ的使用，主要对它的代码结构和内容不解，针对这个条件宏，自己专门看了GentleAdaboost的
wsj998689aa·2014-12-29 20:00

人脸检测之Haar-like，Adaboost，级联(cascade)

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/tonyshengtan，欢迎大家转载，发现博客被某些论坛转载后，图像无法正常显示，无法正常表达本人观点，对此表示很不满意。。。。。。。。0：写在前面的话      写在前面的牢骚话，作为一个非主流工程师，我专业与目前工作都与这些知识相隔十万八千里，所以，我所学习和实现的完全是因为兴趣，目前还研究学习的很浅，谈不上高深，所以还是要继续努力学
TonyShengTan·2014-12-12 12:00

OpenCV中CascadeClassifier类实现多尺度检测源码解析

级联分类器检测类CascadeClassifier，在2.4.5版本中使用Adaboost的方法+LBP、HOG、HAAR进行目标检测，加载的是使用traincascade进行训练的分类器classCV_EXPORTS_WCascadeClassifier
xidianzhimeng·2014-12-10 20:00

TRAIN YOUR OWN OPENCV HAAR CLASSIFIER

Referfrom: http://coding-robin.de/2013/07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.htmlTRAINYOUROWNOPENCVHAARCLASSIFIER22
kaka20080622·2014-12-10 19:00

Mainstream captcha human bypass suppliers

 Bypasscaptcha,DecaptcherandDeathbycaptchaarethemaincaptchahumanbypasssuppliers.Thelattertwoarerelativelycheap
知码网·2014-12-10 15:00

Boosting（Adaboost+Haar-like人脸识别）

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/7670703毕设算是告一段落，里面用了一点点人脸识别，其实完全是OpenCV自带的，源自两篇论文：P.ViolaandM.Jones.  Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures.R.LienhartandJ.Maydt. An
pb09013037·2014-12-04 14:00

浅析人脸检测之Haar分类器方法

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7922923一、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
pb09013037·2014-12-01 10:00

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/79295701、Haar-like特征      Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示
pb09013037·2014-12-01 10:00

extjs开发工具Sencha Architect破解方法

1，安装原版的软件2，然后找到 user.license 文件windows在 C:\Users\《你的用户名》\AppData\Local\Sencha\SenchaArchitect3.1/user.licenselinux
Alex_曰生·2014-11-20 13:00

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

看到一篇关于Adaboost级联Haar分类器的原理解析，觉得讲的很不错。
u012564690·2014-11-14 21:00

学习Haar-Like特征和AdaBoost进行人脸识别

由于课程学习的原因，最近一个月一直在了解AdaBoost的原理及实现方法。这算是我学习的第一个比较复杂的算法，最后也没有完全实现，只是实现了一个类似与教学用的demo。但这个过程也得益于网络上各路大神们经典博文的参考，才能够更深入一点理解AdaBoost。下面列出相关参考论文以及博文链接。其中也会添加一些自己在学习中对该算法细节的一些思考，如有错误尽请拍砖指正！主要参考论文:《RapidObjec
ZYTTAE·2014-11-08 15:00

[置顶] 【图像处理】关于车辆检测算法的总结与改进探讨

  差不多两个月没有更新博客了，从第一篇博文《HaarAdaboost检测自定义目标（视频车辆检测算法代码）》发表以来有不少读者留言，有点赞称好的，也有吐槽结果不理想的，当然更多的还是提问一些关于细节上的问题
zhuangxiaobin·2014-10-24 20:00

Haar特征与积分图—概念解析

1.Adaboost方法的引入1.1Boosting方法的提出和发展       在了解Adaboost方法之前，先了解一下Boosting方法。       回答一个是与否的问题，随机猜测可以获得50%的正确率。如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率，则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习；如果一个方法可以显著提高猜测的正确率，则称获取该方法的过程为强学习。1994年，Kearns和Va
gui66497·2014-10-23 14:00

用opencv的traincascade.exe训练行人的HAAR、LBP和HOG特征的xml文件，并对分类器进行加载和检测

opencv中有两个函数可以训练分类器opencv_haartraining.exe和opencv_traincascade.exe,前者只能训练haar特征，后者可以用HAAR、LBP和HOG特征训练分类器
u013355191·2014-10-22 19:00

opencv_cascade级联分类器训练haar、LBP特征

重点注意事项OpenCV中有两个程序可以训练级联分类器：opencv_haar
pipisorry·2014-10-18 00:00

人脸检测—Haar特征与积分图

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40199945提到AdaBoost的人脸识别，不得不提的几篇大牛的文章可以看看，但是大牛的文章一般都是只有主要的算法框架，没有详细的说明。大牛论文推荐：1.RobustReal-timeObjectDetection,PaulViola,MichaelJones2.RapidObjectDetectio
pipisorry·2014-10-18 00:00

人脸检测-Haar分类器方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/40199371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
pipisorry·2014-10-18 00:00

opencv人脸检测的helloworld

注意两点 1.图片 2.haarcascade_frontalface_alt.xml在opencv的安装路径 参考 http://blog.csdn.net/morewindows/article
haoningabc·2014-10-17 13:00

opencv人脸检测的helloworld

注意两点 1.图片 2.haarcascade_frontalface_alt.xml在opencv的安装路径 参考 http://blog.csdn.net/morewindows/article
haoningabc·2014-10-17 13:00

OpenCV函数解读之groupRectangles

不管新版本的CascadeClassifier，还是老版本的HAAR检测函数cvHaarDetectObjects，都使用了groupRectangles函数进行窗口的组合，其函数原型有以下几个：CV_EXPORTSvoidgroupRectangles
xidianzhimeng·2014-10-15 10:00

UNICODE(UTF-16)与UTF-8编码的相互转换

UTF-16 character to UTF-8 chaaracter converting.  * 2. UTF-8 characte
x356982611·2014-10-14 22:00

OpenCV原理解读之HAAR+Adaboost

文章http://www.61ic.com/Article/DaVinci/TMS320DM646x/201310/50733.html解决了以下函数移植到DSP上的一些问题下面为HAAR特征检测的具体流程
xidianzhimeng·2014-10-14 21:00

OPenCv采用FileStorage类读写xml或者yml文件----程序

存放在安装路径下的opencv\data\haarcascades\的文件里。如下：    这些文件里面的数据长这样：    那么，这些文件里的数据是怎么写入的呢，又是怎么读出来的呢？
wangxiaokun671903·2014-10-14 15:00

基于QT和OpenCV的人脸检测识别系统（1）

人脸识别分为两大步骤1.人脸检测这个是首要实现的，你得实现人脸显示的时候把人脸框出来，当然算法很多，还有一些人眼检测鼻子检测什么的主要用的是这个 constchar*faceCascadeFilename="haarcascade_frontalface_alt.xml
chenaini119·2014-10-12 15:00

使用python+OpenCV进行人脸检测

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/39899127人脸检测：人脸检测-Haar分类器方法人脸检测—Haar特征与积分图python使用opencv
pipisorry·2014-10-08 21:00

法国老医生和他“驱动”的摄像头们

MichelXhaard是一名法国医师(Physician)，现年60岁，他从事“三维超声及彩色多普勒成像”方面的研究多年。
titer1·2014-09-27 14:00

OpenCV训练分类器制作xml文档

参考英文资料网址：http://note.sonots.com/SciSoftware/haartraining.html#e134e74e样本训练要求1、杯子的背景要统一吗，因为有些背景是白色，有些是淡淡的背景色
lien0906·2014-09-17 21:00

Haar特征描述子及其代码实现

博客：http://blog.csdn.net/qianxin_dh邮箱：[email protected]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
qianxin_dh·2014-09-14 13:00

正式使用opencv里的训练和检测 - opencv_createsamples、opencv_traincascade-2.4.11版本

今天把opencv里关于adaboost训练和检测的过程记录下来，方便别人也方便自己~~~啊哈哈~~~~（2015.8.28更改，见绿色）一、基础知识准备首先，opencv目前仅支持三种特征的训练检测，HAAR
wuxiaoyao12·2014-09-12 14:00

Sencha Architect 3.0破解方法,永久使用

网上SenchaArchitect2的破解很多,但是现在用不了,用SenchaArchitect3.0又只有29天使用..怎样才能永久使用呢?
zyzlywq·2014-09-04 14:00

casecade结构和HAAR检测流程

//使用样例，其中_cascade为CvHaarClassifierCascade结构，//cascade为CvHidHaarClassifierCascade结构for(i=0;icount;i++)
nongfu_spring·2014-09-01 11:00

计算积分图

积分图是为了加速计算HAAR特征值，积分图中每个点的值代表“积分”，即计算相应矩形框中所有像素的累积和。该矩形框的左上角为图像原点，右下角为图像每一点的位置。
nongfu_spring·2014-09-01 11:00

【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）

在上一篇文章中，我介绍了《训练自己的haar-like特征分类器并识别物体》的前两个步骤：1.准备训练样本图片，包括正例及反例样本2.生成样本描述文件3.训练样本4.目标识别==============
This is bill·2014-08-28 16:37

经典的HaarTraining算法

1.Haar与OpenCV特征检测专题人物来自所作所为Bradley,DavidPrincetonUniv.HaarclassifierforprofilefacesKruppa,HannesETHZurichHaarclassifierforfullbody
This is bill·2014-08-28 16:40

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 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
WiseClown·2014-08-28 11:00

积分图像 Integral

实现子区域的快速求和，在人脸识别及相关算法中应用的Haar小波中很有用原理：计算一个简单矩形区域（（x1,y1）,(x2,y2)）中像素的和：核心函数：cvIntegral程序：代码：#include"cv.h
clc1989·2014-08-14 11:03

积分图像 Integral

实现子区域的快速求和，在人脸识别及相关算法中应用的Haar小波中很有用原理：计算一个简单矩形区域（（x1,y1）,(x2,y2)）中像素的和：核心函数：cvIntegral程序：代码：#include"cv.h
clc1989·2014-08-14 11:03

EXTJS lineChart折线图

JSON文件Linechart绑定store拖入一个Linechart并绑定store（设置好url和fileds）senchaarchitect自动生成的代码：store：Ext.define('MyApp10
绿苹果果·2014-08-07 11:13

ExtJS PieChart饼图

Json文件：data1.json:1创建PieChart往panel内拖入一个PieChart2store创建store，url指定为data1.json，添加name和data1字段，senchaarchitect
绿苹果果·2014-08-06 22:21

目标检测之adaboost+harr分类器

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，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一个单独的研究方向发展起来
lien0906·2014-08-06 17:54

目标检测之adaboost+harr分类器

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，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
lien0906·2014-08-06 17:00

快速计算积分图

[+]一种简单的快速计算方法改进的快速计算方法转载请注明作者和出处httpblogcsdnnetxiaowei_cqu未经允许请勿用于商业用途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
lien0906·2014-08-06 16:00

目标检测之harr特征

目标检测的图像特征提取之（三）Haar特征[email protected]://blog.csdn.net/zouxy091、Haar-like特征Haar-like特征最早是由Papageorgiou
lien0906·2014-08-06 16:00

IplImg 和 Mat 版本的 facedetect 大对比

【不同一 分类器的加载】IplImg版本：staticCvMemStorage*storage=0; staticCvHaarClassifierCascad
Scythe666·2014-08-06 09:00

cvpr读书笔记[1]:VJ人脸检测框架。Viola-Jones Objects detection framwork

VJ描述的物体检测框架包括三部分：【1】feature：VJ使用的特征仅与一个矩形区域内像素取值的和有关，类似于Haar函数，一
NJZhuJinhua·2014-08-02 01:00

cvpr读书笔记[1]:VJ人脸检测框架。Viola-Jones Objects detection framwork

VJ描述的物体检测框架包括三部分：【1】feature：VJ使用的特征仅与一个矩形区域内像素取值的和有关，类似于Haar
aaabes·2014-08-02 01:00

Struck 跟踪算法（三）

    接下来开始Haar特征提取算法的解析：        在本算法中，Haar特征选取了6种特征子,代码及解析如下：   6种Haar特征描述子计算如下，接下来分析Haar特征的应用：//生成Haar
sunboyiris·2014-07-27 11:00

用opencv检测人眼并定位瞳孔位置

总结如下：1）定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器（haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml）来实现，以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准，但我自己做了实验后发现在正面人脸的情况下定位还是很准确的
IT修道者·2014-07-26 12:06

用opencv检测人眼并定位瞳孔位置

总结如下：    1）定位瞳孔可以直接使用opencv中的自带的分类器（haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml）来实现，以前听师兄说用opencv自带的这个方法定位瞳孔不准
computerme·2014-07-26 12:00
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