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基于OpenPose和Human segmentation的游戏人物解析（附源码）——基于PaddleHub的真人街霸游戏GithubAI studio街霸（Street Fighter）是大家非常熟悉的一个游戏。小时候我们都会和小伙伴们互相喊着“阿斗根”来发大招。现在借助于Paddlehub提供的视频人物分析技术，我们可以进入到街霸的世界里，虐别人和被虐。一、游戏展示b站链接：https://www.bilibili.com/video/BV1qi4y1P7db/

这种以Boxfilter替代integral image 的方法很难使用到haar、LBP等特征检测中，因为像下面说的，它不支持多尺度，也就是说所提取的特征必须是同一个大小，最起码同一个宽高比的，这一点对宽高不定的haar特征、LBP特征都有很大的限制，但对于HOG特征因为尺度不像另外两个那样灵活，还是有迹可循的。采长补短申明：以下非笔者原创，原文转载自：http://www.

前面介绍分类器检测过程的示例中是以HOG特征为例，那LBP和HAAR特征在xml中是如何表达和测试的呢？2.3    LBP与HAAR特征HAAR特征的计算和表达方式与HOG很类似，在OpenCV的haartraining.exe中，feature保存在每个weakclassifier中，而之后的traincascade.exe中则是以LBP、HOG、HAAR三种统一的方式——在stage

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可能初看标题没能明白，记录的是OpenCV中不需要跳转的min和max宏以及另外一个位运算的等式。他们有一些共性，所以放在一起。先来看看CV_IMIN和CV_IMAX宏，定义如下（仅以CV_IMIN为例）以下部分转自http://www.cnblogs.com/speedmancs/archive/2011/05/07/2039535.html***************

1.    CvMemStorage一个对象性不强的结构体，它的作用还是在和CvSeq、文件读取等配合中体现出的。1.1     CvMemStorage结构图               1.2CvMemStorage定义于core模块下的types_c.h：typedef struct CvMemS

1.  概述CascadeClassifier为OpenCV中cv namespace下用来做目标检测的级联分类器的一个类。该类中封装的目标检测机制，简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式。OpenCV的早期版本中仅支持haar特征的目标检测，分别在2.2和2.4.0（包含）之后开始支持LBP和HOG特征的目标检测。2.  支持的特征对于Haar、LBP和HOG，CascadeCla

转载注明出处即可。在进入detectMultiScal函数之前，首先需要对CascadeClassifier做初始化。1.     初始化——read函数CascadeClassifier的初始化很简单：cv::CascadeClassifier classifier;classifier.load(“cascade.xml”); //这里的xml是训练得到的分类器xml