这个项目大概是在2年前了，因为要用嵌入式编程，所以无法用opencv的库函数，一切算法纯靠手写（是不是很坑爹？），其中一部分程序需要计算Haar特征，于是就有了下面的故事： 在模式识别领域，Haar特征是大家非常熟悉的一种图像特征了，它可以应用于许多目标检测的算法中。与Haar相似，图像的局部矩形内像素的和、平方和、均值、方差等特征也可以用类似Haar特征的计算方法来计算。这些特征有时会频繁
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2023-07-12 13:59:21
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转载：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8216109最早的Haar特征由Papageorgiou C.等提出（《A general framework for object detection》），后来Paul Viola和Michal Jones提出利用积分图像法快速计算Haar特征的方法（《Rapid object
原创
2021-07-12 10:25:54
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#本文利用Python提取图像的Haar特征，旨在了解Haar特征的原理。关于Haar特征的介绍可以参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427728Haar特征的几种常见类型：
Python代码实现：#coding:utf-8
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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
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 ...
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2021-08-04 22:59:00
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测试环境：win10 64位vistual studio 2019 Emgu CV 4.6.0安装文档参考：Download And Installation - Emgu CV: OpenCV in .NET (C#, VB, C++ and more)Emgu CV简介(抄网上的)： OpenCV(Open Source Computer
前言 上篇博客中讲了连续时间信号的离散小波变换的多分辨分析、小波函数、尺度函数等概念，而在我们具体应用离散小波变换时，我们并不关心我们的尺度函数、小波函数具体是什么形式的，因为毕竟反映信号主干信息和细节信息的是尺度函数、小波函数的系数而不是其函数的具体形式，那么有什么方法可以跳过小波、尺度函数直接求得小波、尺度函数的系数呢？这就引出了这篇博客的内容，滤波器与Mallat算法。主要内容 首先我们利用
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2023-08-24 16:29:27
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## 使用Haar小波变换进行信号处理
在信号处理领域，Haar小波是一种常用的基于小波变换的技术，用于提取信号中的特征以及进行数据压缩。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的库支持，例如PyWavelets，可以方便地实现Haar小波变换。
### Haar小波变换简介
Haar小波是一种简单且有效的小波基函数，它是一种紧支撑函数，可以将信号分解为近似系数和细节系数。通过多级Haa
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
# 如何实现python训练haar特征
## 简介
在计算机视觉领域，哈尔特征是一种常用的图像特征，可以用于对象检测和识别。在本文中，我将教你如何使用Python训练哈尔特征。
## 流程
下面是实现“Python训练哈尔特征”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 下载训练数据集 | 获取用于训练的图像数据集 |
| 2. 准备正负样本 | 对数据集中
原创
2023-12-25 05:12:11
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# 实现Python Haar小波变换
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何实现Python中的Haar小波变换。Haar小波变换是一种基于小波的信号处理技术，常用于图像处理和数据压缩。
## 流程表格
下面是实现Haar小波变换的流程表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 将输入信号分解为高频和低频分量 |
| 2 | 对低频分量进行下采样 |
哈尔特征（Haar-like features） 是用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换 极为相似而得名，是第一种即时的人脸检测運算。 历史上，直接使用图像的强度(就是图像每一个像素点的RGB值)使得特征的计算强度很大。帕帕乔治奥等人提出可以使用基于哈尔小波的特征而不是图像强度[1
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2018-05-25 10:20:00
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# Python训练Haar特征
Haar特征是一种在计算机视觉领域中常用的特征提取方法，它可以用于人脸识别、目标检测等任务。在本文中，我们将介绍使用Python训练Haar特征的过程，并提供相应的代码示例。
## Haar特征简介
Haar特征是由F. A. G. Haar在1909年提出的，它是一种基于图像的灰度差异的特征描述方法。Haar特征可以分为三种类型：边缘特征、线性特征和中心特
原创
2023-12-19 06:31:00
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#define CV_HAAR_FEATURE_MAX 3 //提前定义的一个宏，在程序中表示一个haar特征由至多三个矩形组成 #define CV_HAAR_FEATURE_DESC_MAX 20 //提前定义的一个宏，描写叙述haar特征的一个类型 typedef int sum_type;
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2017-05-18 21:01:00
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转载：http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8219324由于Haar特征是矩形中黑色区域所有像素值的和减去白色区域所有像素值的和。在之前（《计算Haar特征个数》）我们看到，24*24的图片中，有115984个特征，远远大于其像素个数。如果计算每个特征的像素和，计算量会非常大，而且很多次运算是重复的。Paul Viola
原创
2021-07-12 10:25:53
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Haar-like特征来龙去脉声明：引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ haar-like特征概念haar-like特征是是计算机视觉领域一种常用的特征描述算子。它最早是由Papa...
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2015-09-23 11:21:00
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话不多说直接上图： 直接上代码：# 加载环境包
import cv2
import numpy as np
# from PIL import Image
# 图片简单处理
img = cv2.imread('C:\\Users\\Tony.Hsu\\Desktop\\hh_08.bmp') # 读取图片
GrayImage = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_
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2023-10-07 13:10:33
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CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2103.10643本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，实验表明，CE-FPN在MS COCO基准上与最先进的FPN-based的检测器相比有所提升。1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征
torch.nn.functional 涉及了所有 torch.nn 需要 类 和 方法 ，torch.nn 构建的模块通常就是调用 torch.nn.functional 里的方法实现的，通过学习 torch.nn.functional 能为后期更好学习构建模型打下基础。 下文涉及 tensor 形状描述： B: batch大小 C：通道数 H：图像数据的高度 W：图像数据的宽度 L：一维数据的
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2023-10-16 00:00:24
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#include #include #include #include #include using namespace std;int main(){ // 加载Haar特征检测分类器 // haarcascade_frontalface_alt.xml系OpenCV自带的分类器 ...
原创
2021-07-16 15:00:32
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