step 1: 把正样品,负样品,opencv_createsamples,opencv_haartraining放到一个文件夹下面,利于后面的运行.step 2: 生成正负样品的描述文件 正样品描述文件find positive_boosted -iname "*.bmp" -exec echo \{\} 1 0 0 20 20 \; > face.info生成positive_boosted/face00244.bmp 1 0 0 20 20positive_boosted/…

特征提取的原理.代码等: 如果是白黑白,是减去一个黑的还是2个黑的,网上有不同的说法:应该需要看原论文了. 论文原文 The sum of the pixels which lie within the white rectangles are subtracted from the sum of pixels in the grey rectangles. A three-rectangle feature computes the sum within two outside rectang…

若该文为原创文章,未经允许不得转载原博主博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936原博主博客导航:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/102478062本文章博客地址:https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/106144767各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究红胖子(红模仿)的博文大全:开发技术集合(包含Qt实…

人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来. 目前人脸检测的方法主要有两大类:基于知识和基于统计. 基于知识的方法:主要利用先验知识将人脸看作器官特征的组合,根据眼睛.眉毛.嘴巴.鼻子等器官的特征以及相互之间的几何位置关系来检测人脸.主要包括模板匹配.人脸特征.形状与边缘.纹理特性.颜色特征等方法. 基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩阵,从统计…

很早之前就做过一些关于人脸检测和目标检测的课题,一直都没有好好总结出来,趁着这个机会,写个总结,希望所写的内容能给研究同类问题的博友一些见解和启发!!博客里面涉及的公式太繁琐了,直接截图了. 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/adong7639/p/4194307.html 一 人脸检测之问题概述 人脸检测是CV领域的一个经典课题,很多学者对人脸检测做了深入的研究,但真正的分水岭却是在2001年viola等大神发表的那篇经典之作Rapid Object Detecti…

OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四.Mat和QImage 五.图形视图框架 六.OpenCV 中的图像处理 七.特征和描述符 八.多线程 九.视频分析 十.调试与测试 十一.链接与部署 十二.Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零.前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一.设置 OpenCV 二.…

之前做了SVM的车脸检测,主要是针对车脸,接下来尝试利用Adaboost和Haar进行车脸的检测.我利用的主要是opencv中的cascade,其已经把Adaboost相关的算法做成了exe,直接调用就可以了,不像SVM中我们可能需要再调用.如果需要对boost源码进行修改,可以利用Cmake将生成opencv的源代码,(Cmake真是个很方便的东西,之前做交叉编译用Automake来弄,差点累的半死). 首先我来介绍一下几个主要使用的工具.分别在opencv库路径下的,build/x64/vc…

1 概述    视频编码电路主要实现接收8位CCIR656格式的YUV数据,(例如MPEG解码数据),并编码成CVBS信号,经过D/A转换后输出.基本的编码功能包括副载波产生,色差信号调制,同步信号内插.    主要应用在视频处理,军事图像处理.2 特征GM7122主要具备如下功能和特点:a) CMOS3.3Vb) 数字NTSC/PAL编码器c) 数据波特率13.5MHzd) LLC时钟27MHze) 可接收8位MPEG解码数据(输入数据格式为CB-Y-CR(CCIR 656))f) 1个数模转…

前言 上一篇博文与大家分享了简单的图片人脸识别技术,其实在实际应用中,很多是通过视频流的方式进行识别,比如人脸识别通道门禁考勤系统.人脸动态跟踪识别系统等等. 案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现: # -*- coding: utf-8 -*- __author__ = "小柒" __blog__ = "https://blog.52itstyle.vip/" import cv2 i…

前言 随着科技的发展,人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用,手机支付.银行身份验证.手机人脸解锁等等. 识别 废话少说,这里我们使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,利用训练好的 haar 特征的 xml 文件,在图片上检测出人脸的坐标,利用这个坐标,我们可以将人脸区域剪切保存,也可以在原图上将人脸框出. 代码实现: # -*-coding:utf8-*-# import os import cv2 from PIL import Image, ImageDraw from…

案例 这里我们还是使用 opencv 中自带了 haar人脸特征分类器,通过读取一段视频来识别其中的人脸. 代码实现:   动图有点花,讲究着看吧:   如果是捕捉摄像头,只需要改变以下代码即可: cap = cv2.VideoCapture(0)…

本文是基于< A convolutional neural network cascade for face detection>的解读,所以时间线是2015年. 0 引言 人脸检测是CV社区中一直研究的问题,现在大多的人脸检测器都可以很容易的检测正脸或者接近正脸.所以人们开始关心如何解决在无约束条件下的人脸检测问题.而无约束条件下的人脸包含:姿态变化,夸张的表情和极端的光照变化,而这些也会引起人脸外观的变化,所以就很容易导致人脸检测器都不够鲁棒. 人脸检测的问题主要来自两方面: 在嘈杂背景下…

OpenCV中有一个基于树的技术:Haar分类器,它建立了boost筛选式级联. 它能够识别出人脸和其它刚性物体. 对于检測"基本刚性"的物体(脸,汽车,自行车,人体等)这类识别任务,Haar分类器是一个实用的工具. 在2001年,Viola和Jones发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>[3]和<Robust Real-Time Face Detection…

http://www.chinacloud.cn/show.aspx?id=25992&cid=12 本文中,笔者将介绍OpenFace中实现人脸识别的pipeline,这个pipeline可以看做是使用深度卷积网络处理人脸问题的一个基本框架,很有学习价值,它的结构如下图所示: Input Image -> Detect 输入:原始的可能含有人脸的图像. 输出:人脸位置的bounding box. 这一步一般我们称之为“人脸检测”(Face Detection),在OpenFace中,使用的…

1. 简介 这学期的计算机视觉课,我们组的课程项目为“照片自动美化”,其中我负责的模块为人脸检测与自动磨皮.功能为:用户上传一张照片,自动检测并定位出照片中的人脸,将照片中所有的人脸进行“磨皮”处理,使照片得到自动美化.完整代码见于GitHub. 2. 重要步骤 人脸检测 OpenCV样例库中自带的训练结果采用的是Viola-Jones框架,选择了一种类Haar矩形特征,采用Ada-Boost这种自适应上升的算法来选择用于分类的特征并进行分类,最后使用弱分类器级联的架构来实现快速运算.人脸检测使…

作者是伦敦大学学院Mullard空间科学实验室成像组,之前做过对火星图像的分辨率增强. 文章用了许多的图像处理方法获得特征和高分辨率的中间结果,最后用一个生产对抗网络获得更好的高分辨率结果. 用的数据是MISR多角度成像数据,225282个训练样本,输入275m分辨率(64*64),得到68.75m(256*256)的分辨率结果 中间整个的流程和数据的处理都没怎么看懂 过程: The MAGiGAN SRR system is based on the mutual shape adapted…

有兴趣查看原文:YOLO详解 人眼能够快速的检测和识别视野内的物体,基于Maar的视觉理论,视觉先识别出局部显著性的区块比如边缘和角点,然后综合这些信息完成整体描述,人眼逆向工程最相像的是DPM模型. 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 +…

前言: 原文链接:基于CNN的目标检测发展过程       文章有大量修改,如有不适,请移步原文. 参考文章:图像的全局特征--用于目标检测 目标的检测和定位中一个很困难的问题是,如何从数以万计的候选窗口中挑选包含目标物的物体.只有候选窗口足够多,才能保证模型的 Recall.传统机器学习方法应用,使用全局特征+级联分类器的思路仍然被持续使用.常用的级联方法有haar/LBP特征+Adaboost决策树分类器级联检测 和HOG特征 + SVM分类器级联检测. DPM方法为08年提出的一种可进行级…

新增了五个教程: OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉 零.前言 一.OpenCV 和 Qt 简介 二.创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目 三.创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目 四.Mat和QImage 五.图形视图框架 六.OpenCV 中的图像处理 七.特征和描述符 八.多线程 九.视频分析 十.调试与测试 十一.链接与部署 十二.Qt Quick 应用 精通 Python OpenCV4 零.前言 第 1 部分:OpenCV 4 和 Python 简介 一.设置…

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109 Haar特征/矩形特征 Haar特征本身并不复杂,就是用图中黑色矩形所有像素值的和减去白色矩形所有像素值的和. 看过Rainer Lienhart文章的人知道,Rainer Lienhart在文章中给出了计算特定图像面积内Haar特征个数公式.小女才拙,到最后也没推出那个公式来,还望看明白的大牛留言指教~ Haar特征个数计算 Rainer Lienhart计算Haar特征个数的公式…

(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直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

(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直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

阅读须知 本博客涉及到的资源: 正样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326197 负样本:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7326205 训练和检测工具:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7414793 分类器xml文件:http://download.csdn.net/detail/zhuangxiaobin/7…

(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直方图来构成特征.Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM的思…

转自:http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/8094699 Haar-like特征,即很多人常说的Haar特征,是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子.它最早是由Papageorigiou等人用于人脸描述.目前常用的Haar-like特征可以分为三类:线性特征.边缘特征.点特征(中心特征).对角线特征.如下图所示: 显然,边缘特征有4种:x方向,y方向,x倾斜方向,y倾斜方向:线特征有8种,点特征有2种,对角线特征有1种.每一种特征的计算…

1.Haar-like特征 Haar-like特征最早是由Papageorgiou等应用于人脸表示,Viola和Jones在此基础上,使用3种类型4种形式的特征. 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…

原地址:http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/7631241 目前因为做人脸识别的一个小项目,用到了AdaBoost的人脸识别算法,因为在网上找到的所有的AdaBoost的简介都不是很清楚,让我看看头脑发昏,所以在这里打算花费比较长的时间做一个关于AdaBoost算法的详细总结.希望能对以后用AdaBoost的同学有所帮助.而且给出了关于AdaBoost实现的一些代码.因为会导致篇幅太长,所以这里把文章分开了,还请见谅. 第二部分的地址请…

基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类 基于Haar特征Adaboost人脸检测级联分类,称haar分类器. 通过这个算法的名字,我们能够看到这个算法事实上包括了几个关键点:Haar特征.Adaboost.级联.理解了这三个词对该算法基本就掌握了. 1        算法要点 Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联: Haar分类器算法的要点例如以下: a)        使用Haar-like特征做检測. b)       使用积分图…

Haar特征,也叫矩形特征,有四种特征(模板):边缘特征.线性特征.中心特征.对角线特征.每种模板都包含黑白两种区域. 模板的特征值=白色区域的像素和-黑色区域的像素和,反映的是图像的灰度变化情况. 参考链接: A general framework for object detection…

转载链接:http://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52222369 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…