使用机器学习的方法进行人脸检测的第一步需要训练人脸分类器,这是一个耗时耗力的过程,需要收集大量的正负样本,并且样本质量的好坏对结果影响巨大,如果样本没有处理好,再优秀的机器学习分类算法都是零. 今年3月23日,微软公司在推特(Twitter)社交平台上推出了一个基于机器学习的智能聊天机器人Tay,Tay被设定为一个年龄为十几岁的女孩,主要目标受众是18岁至24岁的青少年.人们只需要@一下Tay,Tay就会追踪该用户的网名.性别.喜欢的食物.邮编.感情状况等个人信息.除了聊天,Tay还可以说笑话,

基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点: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分类器算法的要点如下:a)        使用Haar-like特征做检测.b)       使用积分图(Inte

原文:照片美妆---基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 本文转载自张雨石http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/34842233 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器 基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器,简称haar分类器.通过这个算法的名字,我们可以看到这个算法其实包含了几个关键点: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 H

首先说一下这个级联分类器,OpenCV中级联分类器是根据VJ 04年的那篇论文(Robust Real-Time Face Detection)编写的,查看那篇论文,知道构建分类器的步骤如下: 1.根据haar-like特征训练多个弱分类器 2.使用adaboost算法将多个弱分类器组合成一个强分类器 3.最终的分类器是由多个强分类器级联而成 下面这幅图是弱分类器组合成强分类器的示意图(图片来源于网络): 下面这张是多个强分类器级联的示意图(图片来源于网络): 在了解了级联分类器是怎么一回事后,

本教程基于以下环境 macOS 10.12.6,OpenCV 3.3.0,python 3.6.由于网上基于masOS系统的教程太少,想出一篇相关教程造福大家-本文旨在学习如何在opencv中基于haar-like特征训练自己的分类器,并且用该分类器用于模式识别. 1. 安装OpenCV和OpenCV源代码 OpenCV至少要保证下载好2.4.5以上的版本,同时源码要对应好自己所安装的版本. brew tap homebrew/science brew install --with-tbb op

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt="">

一.综述     如何采集图片?在windows环境下,我们可以使用dshow,在linux下,也有ffmpeg等基础类库,再不济,opencv自带的videocapture也是提供了基础的支撑.那么在andoird下,使用的肯定是Android自带的相关函数了.由于Android是基于java语言的,如果我们想要调用Android 的相关函数,那么必须通过JNI的方法.     这里有可以分为两种,一种是直接在java中实现比较完整的函数,在qt中,只需要调用这个函数就可以:另一种就是使用qt

一.创建新QT工程 一定要是全英文路径,比如"E:\android_qt_opencv\GO_GTD" 由于我们在安装的时候,选择android的工具链,所以在这里会出现以下选择,正确进行选择.   现在大家手头淘汰下来的手机都是很多了,其中不乏还可以用的.所以在本例中,我们采用实机进行测试.因为作为android的图像处理项目,其中很重要的一点的操作就是采集实际的图片,而是用虚拟机在这一点上则比较麻烦.     和前面讨论过的,在windows中进行android环境配置一样,在这里

一.解决权限问题     图片采集了,处理了,如何保存?最直接的方法是使用imwrite,但是如果现在直接使用的话,比如会出现这样或那样的错误,因为我们现在是在android的环境下进行图像处理,所以必须要融入到Android的权限管理系统中去.    在新版本的QT中,这一步是这样做的:项目->详情     createtemp 然后就可以修改了 修改logo,添加权限 这个时候已经可以使用imwrite了,此外我添加了一些东西 //保存处理结果数据 void MainWindow::on_b

人脸检测方法有许多,比如opencv自带的人脸Haar特征分类器和dlib人脸检测方法等. 对于opencv的人脸检测方法,优点是简单,快速:存在的问题是人脸检测效果不好.正面/垂直/光线较好的人脸,该方法可以检测出来,而侧面/歪斜/光线不好的人脸,无法检测.因此,该方法不适合现场应用.而对于dlib人脸检测方法采用64个特征点检测,效果会好于opencv的方法识别率会更高,本文会分别采用这几种方法来实现人脸识别.那个算法更好,跑跑代码就知道. 实时图像捕获 首先在进行人脸识别之前需要先来学点O

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.如下所示: Haar-like矩形特征拓展  Lienhart R．等对Haar-like矩形特征库作了进一步扩展,加入了旋转45.角的矩形特征.扩展后的特征大致分为4种类型:边缘特征.线特征环.中心环绕特征和对角线特征: 可是这些所谓的特征不就是一堆堆带条纹的矩形么,到底是干什么用的?我的理解是,将上面的任意一个矩形放到人脸区域上,然后,将白色区域的像素

实验环境 本实验均在笔记本电脑完成,电脑的配置如表1所示: 系统 Windows 10 家庭版 处理器 英特尔 Core i5-6200 @ 2.30GHz 双核 主板 宏碁 Zoro_SL 内存 16G(金士顿 DDR3 1600MHz) 主硬盘 西数 WDC WD10JPVX-22JC3T0 显卡 NVIDIA GeForce 940M(4G) 显示器 奇美 CMN15C4(15.5英寸) 表1:电脑配置 本实验使用Opencv对图像处理,使用MFC对图像显示,具体介绍如表2所示: Visu

一.引言 上篇文章中四种方法对图像进行倾角矫正都非常有效.Hough变换和Radon相似,其抗干扰能力比较强,但是运算量大,程序执行慢,其改进方法为:我们可以不对整幅图像进行操作,可以在图像中选取一块(必须含有一条与倾角有关的直线)进行操作,从而减小运算量.这里Hough变换法和Radon变换法进行倾角检测的最大精度为1度.它们的优点是可以计算有断点的直线的倾角.最小二乘法的优点就是运算量小,但是其抗干扰能力比较差,容易受到噪声的影响.两点法虽然理论简单,但由于采样点比较多而且这些点服从随机分布

基于OpenCv从视频文件到摄像头的人脸检测 在OpenCv中读取视频文件和读取摄像头的的视频流然后在放在一个窗口中显示结果其实是类似的一个实现过程. 先创建一个指向CvCapture结构的指针 CvCapture *capture; 再用两个函数就可以分别获取到视频文件或者摄像头的一些状态信息,然后把这些信息放进去之前指向的结构体 视频文件 capture = cvCreateCameraCapture(0); 打开摄像头 capture = cvCreateFileCapture(argv[

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

浅析人脸检测之Haar分类器方法 一.Haar分类器的前世今生 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. 目前的人脸检测方法主要有两大类:基于知识和基于统计. Ø  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. Ø  基于统计的方法:将人脸看作一个整体的模式——二维像素矩

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

(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

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