搭建的运行平台见本系列的（一）， 以上代码运用的是Haar级联分类器的原理，下面是Haar级联分类器原理的简单介绍： Haar分类器是利用图像中目标的类Haar特征来对目标进行检测的，而利用积分图的方法可以加快类Haar特征的值的求解过程。一个最基本的类Haar特征就是一个最简陋的弱分类器，而弱分类 ...
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2017-06-08 22:24:23
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影响AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。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。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 ...
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2017-05-24 22:42:49
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#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3 //提前定义的一个宏，在程序中表示一个haar特征由至多三个矩形组成 #define CV_HAAR_FEATURE_DESC_MAX 20 //提前定义的一个宏，描写叙述haar特征的一个类型 typedef int sum_type; ...
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2017-05-18 21:28:14
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在之前的文章中，分别讲解了Haar特征，强弱分类器组合形式，以及GAB。那么在了解这些内容的基础上，本节开始正式讲解OpenCV Adaboost训练过程。需要再次说明的是，本系列文章讲解的是OpenCV中的opencv_traincascade.exe程序的实现方法，并不代表仅只有此一种实现方法。 ...
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2017-03-17 08:15:56
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本节文章讲解OpenCV中Haar+Adaboost的训练过程。此文章假定读者已经了解前面5章的内容，包括Haar特征，弱分类器和强分类器结构，以及GAB等内容。 在opencv_traincascade.exe程序中，有如下参数 如上输入的boostParams中的6个参数决用于决定训练过程: 1 ...
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2017-03-17 00:29:39
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之前的文章主要讲解了OpenCV中与检测相关的内容，包括Haar特征、积分图和检测分类器结构；之后的文章将逐步开始介绍训练相关的内容。而本节主要介绍AdaBoost的理论，以及AdaBoost中的DAB与GAB算法，为后续讲解奠定基础。 （一） AdaBoost背景介绍 在了解AdaBoost之前， ...
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2017-03-17 00:02:28
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From：http://dataunion.org/20584.html （一）HOG特征 1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, 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 ...
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2017-01-18 10:45:48
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前段时间看的OpenCV，其实有很多的例子程序，参考代码值得我们学习，对图像特征提取三大法宝：HOG特征，LBP特征，Haar特征有一定了解后。 对本文中的例子程序刚开始没有调通，今晚上调通了，试了试效果还可以，还需要深入理解。值得大家动手试试，还是很有成就感的，虽然是现成的例子....... 环境 ...
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2016-11-14 01:58:42
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OpenCV支持的目标检测的方法： 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） 1.加载级联分类器 2.打开视频 3.对每一帧图像进行检测并标出人脸 OK,就是这样 ...
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2016-10-26 11:18:38
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Haar-like特征——即Haar特征，是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早用于人脸描述。 目前常用的Haar-like特征可以分为以下几类：线性特征、边缘特征、点特征（中心特征）、对角线特征。 每一种特征的计算都是由黑色填充区域的像素值之和与白色填充区域的像素值之和的差值。而计算出来的 ...
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2016-10-10 14:21:00
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