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概念
摄影作品可能包含很多令人愉悦的细节。但是,由于灯光、视角、视距、摄像头抖动以及数字噪声的变化,图像细节变得不稳定。人们在分类时不会受这些物理细节方面差异的影响。 因此,提取出图像的细节对产生稳定分类结果和跟踪结果很有用。这些提取的结果被称为特征,专业的表述为:从图像数据中提取特征。虽然任意像素都可以能影响多个特征,但特征应该比像素少得多。两个图像的相似程度可以通过它们对应特征的欧氏距离来度量。 Haar 特征是一种用于实现实时人脸跟踪的特征。每一个 Haar 特征都描述了相邻图像区域的对比模式。例如,边,顶点和细线都能生成具有判别性的特征。
haar级联数据获取
Releases - OpenCV
https://opencv.org/releases/page/3/
选择合适的版本。
在 sources 的一个文件夹 data/haarcascades。该文件夹包含了所有 Op

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