Haar特征描述子及其代码实现

最新推荐文章于 2024-07-28 08:32:42 发布
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分类专栏： opencv 文章标签： 图像处理 opencv 特征描述子 haar
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qianxin_dh/article/details/39268113
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本文深入探讨了Viola和Jones提出的Haar特征在人脸检测中的应用，结合积分图方法，通过级联AdaBoost强分类器实现高效的人脸检测。文章详细解释了Haar特征的定义，积分图的原理，并提供了简单的代码实现，适用于灰度图像中特征的计算。读者可以进一步扩展代码，实现手动框选和视频处理功能。

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在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>>和<<Robust Real-Time Face Detection>>,文中提出使用Haar特征和积分图方法进行人脸检测，并对AdaBoost训练出的强分类器进行级联，实现了很好的人脸检测效果。那么究竟什么是Haar特征?怎么计算Haar特征?又该如何利用Haar特征呢?

一.什么是Haar特征？


          Harr特征，是计算机视觉领域中常用的一种特征描述子，用来表示我们感兴趣目标的特征，帮助我们找到目标。举例来说，假设在人脸检测时，我们可以利用一个子窗口在待检测的图片帧中进行滑动检测(也就是将图像的指定位置转化为特征，通常情况下是采用滑动窗口技术),计算出每一位置的特征，然后用预先训练好的级连分类器对该特征进行筛选，一旦该特征通过了所有强分类器的筛选，则判定该区域为人脸。
        目前常用的Haar特征有：

         其中，由Viola等牛人提出的Haar特征主要是：
                                                        
          那
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