目标检测之Haar特征

最新推荐文章于 2024-11-24 07:30:00 发布
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分类专栏： 图像处理 模式识别与机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/szfhy/article/details/50838878
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博客提到最初在Opencv的人脸检测中接触到某特征，但后续仅为占位内容。关键信息围绕Opencv和人脸检测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最初在Opencv的人脸检测中接触到这个特征。

占位，

基于Python+OpenCV编写Haar特征的快速行人目标检测
Q1744828575的博客
06-05 1041
一、项目背景与意义在视频监控、智能安防、自动驾驶等领域，行人检测是一项至关重要的任务。快速准确地检测出行人，对于预防交通事故、保障公共安全具有重要意义。本项目旨在利用Python编程语言和OpenCV库，结合Haar特征进行行人目标检测。通过构建Haar Cascade分类器，实现对视频流或图像中的行人进行快速识别。二、技术原理Haar特征是一种基于图像灰度变化的特征描述方法，常用于目标检测任务。
CV学习：传统（机器学习）目标检测——Haar级联检测器
m0_51485946的博客
08-05 1199
传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector，本文主要介绍VJ检测器，最常用的VJ检测器就是Haar级联检测器。
Haar+Adaboost级联的目标检测程序亲测可用
04-25
基于级联的Adaboost分类器，亲测可以使用，效果很好，含注释，含数据集
基于Haar特征的岩石目标检测--理论基础
GYZ13903425203的博客
06-06 554
摘 要：最近老板要求我做一个算法实现隧道内岩石的目标检测，通过学习，发现目前网上比较成熟的算法就是基于OpenCV中的opencv_haartraining.exe级联分类器来实现正负样本训练得到一个强分类器。通过这个强分类器来进行检测，实验发现，也许是正负样本的选取不是很好，实际的检测结果并不是很好，看后续能否在算法上进行改善。本文先简要介绍haar特征+AdaBoost级联分类器的原...
基于haar特征的adaboost算法_目标检测算法介绍
weixin_39968852的博客
11-22 899
什么是目标检测目标检测是指从图像中找出目标，包括检测和识别两个过程，现实中由于环境的复杂性以及各类物体的形状、外观以及光照，遮挡等因素的干扰，所以目标检测一直也是计算机视觉最常见的挑战之一。目标检测的应用目标检测与识别应用于多个领域，在实际生活中应用也越来越广泛，例如目标跟踪，视频监控，信息安全，自动驾驶，图像检索，医学图像分析，网络数据挖掘，无人机导航，遥感图像分析，国防系统等。传统目...
Haar 级联目标检测 面部和眼睛 - OpenCV Python 图像和视频分析 16
sentdex的博客
08-14 232
本教程将介绍使用 OpenCV 和 Python 中的 Haar 级联进行物体检测，例如人脸检测或眼睛检测。 首先，教程将使用一些预训练的 Haar 级联，并演示其工作原理。下一节教程将深入讲解如何创建 Haar 级联。 Haar 级联是包含大量特征集的 XML 文件，这些特征集对应于特定类型的物体。例如，可以用来检测全身、左眼、人脸、下半身、侧面人脸、俄罗斯车牌等。 教程中提供的两个 Haar ...
目标检测算法（Haar Cascades）
最新发布
weixin_43156294的博客
11-24 1045
Haar Cascades是一种基于机器学习的目标检测算法，它使用了Haar特征。Haar特征是一种简单的矩形特征，通过计算图像中相邻矩形区域的像素灰度差值来表示图像的局部特征。例如，对于人脸检测，眼睛区域通常比脸颊区域暗，这种灰度差异可以通过Haar特征来捕捉。它利用了积分图像（Integral Image）的概念，这使得Haar特征能够快速计算。积分图像可以在常数时间内计算出任何矩形区域的像素和，大大提高了特征计算的效率。
haar特征的手势检测（OpenCV）
08-29
在Haar特征的基础上，OpenCV提供了级联分类器，这是一种高效的检测算法，能够检测出图像中特定的目标，如人脸、眼睛或者在这个案例中，特定的手势。 级联分类器由多个弱分类器（例如决策树）组成，形成一个强分类器...
目标检测常用特征类型提取
01-06
本文介绍图像识别和目标检测中常用的特征，分别是Haar（哈尔）特征、LBF（local binary pattern）特征、HOG（histogram of orientation gradient）特征共 三种。 一、Haar特征 参考链接...
haar特征-人脸检测.rar
03-30
在图像处理和机器学习中，Haar特征是一种简单但有效的特征提取方法，尤其在Adaboost算法的支持下，常用于实现如人脸检测这样的目标检测任务。 描述提到“人脸检测matlab代码”，意味着这个压缩包包含的是用MATLAB...
人脸检测python使用的haarcascade分类器
02-10
包含三款分类器，可以对人脸、上半身、下半身等进行检测标记
人脸识别Haar特征介绍
11-06
详细介绍了基于统计方法的Haar特征的人脸检测方法，并且利用训练多个弱分类器组合成强分类器
目标检测（二）传统目标检测与识别的特征提取——基于Haar-like特征的Viola Jones检测原理
qq_40959462的博客
04-19 4438
Viola Jones检测器由三个核心步骤组成，即Haar-like特征和积分图、Adaboost分类器以及级联分类器。假设在目标检测时，需要这么一个子窗口，在待检测的图像中不断的滑位移动，子窗口每到一个位置，就会计算出该区域的特征，然后用训练好的级联分类器对该特征进行筛选，只要该特征通过了所有强分类器的筛选，则判定该区域为目标区域。...
Haar 特征检测
csdn-gs
07-15 1056
转：http://blog.youkuaiyun.com/liulina603/article/details/8162043 之前介绍过一篇利用级联分类器对目标进行检测的文章http://blog.youkuaiyun.com/yang_xian521/article/details/6973667，用的就是haar特征。 发现OpenCV自带的库里的haar特征只有人脸、人脸的器官和人的身体，最近又想玩一个人手的
OpenCV：利用级联的haar分类器寻找检测目标
yangchuankai's blog
02-11 1633
#include #include CvHaarClassifierCascade* load_object_detector( const char* cascade_path ){ return (CvHaarClassifierCascade*)cvLoad( cascade_path ); } void detect_and_draw_objects( IplImage*
【人脸检测】Haar分类器原理2——AdaBoost级联分类器
Jason Ding的专栏
07-09 2万+
Haar分类器使用AdaBoost算法，但是把它组织为筛选式的级联分类器，每个节点是多个树构成的分类器，且每个节点的正确识别率很高。在任一级计算中，一旦获得“不在类别中”的结论，则计算终止。只有通过分类器中所有级别，才会认为物体被检测到。这样的优点是当目标出现频率较低的时候（即人脸在图像中所占比例小时），筛选式的级联分类器可以显著地降低计算量，因为大部分被检测的区域可以很早被筛选掉，迅速判断该区域没有要求被检测的物体。
Haar特征介绍
cumtchw
01-21 1万+
1.Haar特征概述 Haar特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子，当然不完全一样)，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，定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构，如边缘、线段较敏感，所以只能描述特定走向（水平
Haar特征级联分类器：人脸检测技术解析
weixin_42578963的博客
09-28 2406
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Haar特征是计算机视觉中用于图像处理和对象检测的技术，尤其在人脸识别领域应用广泛。Haar特征结合级联分类器用于高效实时的人脸检测。级联分类器是弱分类器的组合，通过AdaBoost算法训练以检测特定对象。Haar特征有边缘、线段和矩形三种基本形式，可以组合来检测复杂特征。检测流程包括预处理、特征提取、分类决策、滑动窗口和非极大值抑制...
机器学习 之 Haar特征
热门推荐
苏的专栏
08-16 4万+
Haar特征Haar特征原理综述Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一
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