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人脸检测——基于Haar分类器方法
1.人脸检测方法 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。 基于统计的方法则将人脸看作一个WHT, SLANT, Haar ($N=2^n$)
目录基本酉变换WALSH-HADAMARD TRANSFORMSsequency-ordered WHTSLANT TRANSFORMHaar Transform Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition) 基本 酉变换 一维的变换: \[\mathbf{t} = \mathbf{A} \mathbf{f}, \\ \mathbf{f} = \mathbf{A}^{H} \maface_recognition、opencv中haar人脸特征：视频/图片 进行 人脸检测/人脸识别
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） import face_recognition import cv2 # 读入影片并得到影片长度 # input_movie = cv2.VideoCapture("Huanlesong1.mp4") input_movie = cv2.VideoCapture("shot.mp4") #获取视频帧调用摄像头使用face_recognition 或 opencv中haar人脸特征实时检测识别人脸、给人脸打马赛克/给人脸贴图
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） OpenCV：python调用摄像头同时使用OpenCV中自带已训练好的检测器来检测实时图像中的人脸和眼睛 使用opencv中haar人脸特征实时检测识别人脸 import cv2 import os datpath = 'data/'Haar特征级联分类器的训练与检测
Haar特征级联分类器的训练与检测 1.样本的创建1.1准备正样本图片集1.2截取目标区域1.3创建正样本描述文件vec文件 1.4准备负样本图片集1.5创建负样本描述文件 2.训练分类器2.1训练器的配置2.2运行训练器 3.目标检测4.演示视频 参考文献： (1) https://blog.csdn.net/zhua【python】15行代码实现猫脸检测（opencv）
文章目录 1. 项目简介2. 项目地址3. 依赖模块4. 完整代码5. 必要组件5.1. haar级联特征分类器（精度高）5.2. lbp级联特征分类器（速度快） 6. 成果展示6.1. 测试样例16.2. 测试样例26.3. 测试样例3 7. 对比分析8. 引用参考 1. 项目简介 利用opecv的python库及训练好的级联分类传统经典CV算法_Haar
Haar特征原理 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，组合成特征模版。特征模版内有白色和黑色两种矩形，并定义该模版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。脸部的一些特征能由矩形简单的描述，如眼睛要比脸颊小波变换网文精粹：小波：看森林，也看树木（三）
英文原名：Wavelets: Seeing the forest and the trees 转自：http://yswhu.bokee.com/viewdiary.10391865.html 三、无名主意(An idea with No Name) 整个20世纪，不同领域的科学家，为了允许数据的表达适合信息的本性，他们都在努力挣脱这些限制。从本质上讲，他们既想获得低opencv::haar特征
视频流抓取人脸和眼睛 #include<opencv2/opencv.hpp>#include<iostream>using namespace cv;using namespace std;CascadeClassifier face_cascader; //分类器CascadeClassifier eye_cascader;String facefile = "D:/Appinstall/opencv-3.4.4_vc15/etc/haarcascades/haViola-Jones(人脸检测)
Viola-Jones 人脸检测 1.Haar特征抽取 ‘ 2. Adaboost 算法HAAR与DLib的实时人脸检测之实现与对比
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dliObject Detection: Face Detection using Haar Cascades
目录 利用基于Haar特征的级联分类器实现人脸检测；官方教程 目标 学习基于Haar特征的级联分类器（Cascade Callifiers）实现人脸检测； 扩展到人眼检测； 基础知识 Paul Viola、Michael Jones: Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features OpenCV中小波变换后逆小波变换重构
小波图像分解与重构 正常应该无损重构的，但是在处理中介入了阈值，再重构会有少许误差。 【转载自】 HAAR小波变换 - 豆丁网 https://www.docin.com/p-663309428.htmlOpenCV人脸识别知识
分享一下我老师大神的人工智能教程吧。零基础！通俗易懂！风趣幽默！还带黄段子！希望你也加入到我们人工智能的队伍中来！http://www.captainbed.net 参考：http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html 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 基于知识的哈尔小波变换的原理及其实现 Haar
Haar小波在图像处理和数字水印等方面应用较多，这里简单的介绍一下哈尔小波的基本原理以及其实现情况。 一、Haar小波的基本原理 数学理论方面的东西我也不是很熟悉，这边主要用简单的例子来介绍下Haar小波的使用情况。 例如：有a=[8,7,6,9]四个数，并