Haar 特征是图像处理中的一种纹理特征提取方法，广泛用于人脸识别。...简介 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况 ，该特征原理很简单，本质上相当于使用固定模板对图像做卷积，但是卷积核比较简单可解释 早期 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。...Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向特征 ： 每种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。
3 扩展haar 特征 Haar特征最先由Paul Viola等人提出，后经过Rainer Lienhart等扩展引入45°倾斜特征。...Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心和对角线特征组合成特征模板。 ?...图3 扩展haar特征 如图3所示，为haar特征定义为特征原型，特征原型在待检测图像中的位置和尺寸可以变化，经过变化产生的特征定义为矩形特征。所以一个监测窗口可产生大量的矩形特征。...图4 haar特征在图像中演示 Haar特征值主要由三个关键因素决定： 1，当前haar特征模板 2，模板中矩形所在的位置 3，矩形模板的尺寸。...不同模板的Haar特征数量（24x24窗口）如下表1： 表1不同haar特征值的数量（24X24窗口） ?
1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。...Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些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 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。...Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征，如图 1所示。...图 1 扩展后的 Haar 特征 Haar 特征的提取简单来说就是通过不断改变模板的大小、位置和类型，将白色矩形区域 像素之和减去黑色矩形区域像素之和，从而得到每种类型模板的大量子特征...提取目标图像的 Haar 特征需要计算多个尺度矩形的和。
但是Haar-like本质上只是一种特征提取算法，下面我们只从特征提取的角度聊一聊Haar-like。它一共涉及到3篇经典的论文。...---- 基本haar特征 最原始的Haar-like特征在2002年的《A general framework for object detection》提出，它定义了四个基本特征结构，如下A，B，C...Haar-like特征提取过程就是利用上面定义的窗口在图像中滑动，滑动到一个位置的时候，将窗口覆盖住的区域中的白色位置对应的像素值的和减去黑色位置对应的像素值的和，得到的一个数值就是haar特征中一个维度...---- 扩展haar特征 在基本的四个haar特征基础上，文章《An extended set of Haar-like features for rapid object detection》对其做了扩展...Haar特征。
OpenCV 入门教程： Haar 特征分类器 导语 Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。...该算法基于 Haar-like 特征模板，通过训练分类器来实现目标的检测和定位。 Haar 特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。...❤️ ❤️ ❤️ 一、Haar特征分类器原理 Haar 特征是一种基于灰度值差异的局部特征模板，通过计算图像中不同位置和尺度的 Haar-like 特征值来表示图像区域的特征。...Haar 特征包括边缘特征、线性特征和中心特征等。 Haar 特征分类器通过训练得到的权重和阈值来判断图像区域是否为目标。...二、Haar特征分类器步骤 以下是使用 OpenCV 进行 Haar 特征分类器目标检测的基本步骤： 1 准备正样本和负样本图像。 2 定义 Haar-like 特征模板。
借iPhoneX的东风，今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征：Haar特征，并讲解如何快速计算待检测图像对应的积分图。 ?...将计算出的特征送到人脸分类器（本文主要讲解Haar特征及其计算，分类器的训练不涉及）中进行判断，通过筛选的区域则判断为人脸，反之则不是人脸。 那么，这个特征如何表示呢？...Viola、Lienhart等大牛提出了Haar特征。 ?...其实，Haar特征本身并不复杂，就是用图中黑色矩形区域内所有像素值的和减去白色矩形区域内所有像素值的和，得到的值称为人脸特征值，如果Haar矩形放到非人脸区域，那么计算出的值和人脸特征值是不一样的。...但是，在实际使用Haar特征的过程中我们发现，Haar矩形特征是与矩形模版类别、矩形位置和矩形大小这三个变量的函数。
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see Release Notes for more info) Hello everyone, An easy way to perform vehicle detection is by using Haar...The haar-cascade cars.xml was trained using 526 images of cars from the rear (360 x 240 pixels, no scale...For more information, please see: Train Your Own OpenCV Haar Classifier http://coding-robin.de/2013/...07/22/train-your-own-opencv-haar-classifier.html https://github.com/mrnugget/opencv-haar-classifier-training...Automatic Detection of Cars in Real Roads using Haar-like Features (PDF) Some additional resources:
from skimage.feature import draw_haar_like_feature from skimage.feature import haar_like_feature_coord...roc_curve, auc, roc_auc_score def extract_feature_image(img,feature_type,feature_coord=None): #定义提取图像特征函数...ii=integral_image(img) return haar_like_feature(ii,0,0,ii.shape[0],ii.shape[1],feature_type=...(image,0,0,images.shape[2],images.shape[1],[feature_coord[idx_sorted[idx]]])#绘制Haar特征人脸 ax.imshow...人脸分类是首先定义感兴趣的区域来提取所有可能的特征，然后，计算该感兴趣的区域的积分图像以非常快速地计算所有可能的特征，最后，利用随机森林集成分类器寻找人脸分类中最重要的Haar类特征保持验证数据集的准确性
算法：HEAR人脸检测是构造能够区分包含人脸实例和不包含人脸实例的分类器。这些实例称为“正类”（包含人脸图像）和“负类”（不包含人脸图像）。
Training OpenCV Haar classifier CODE:OpenCV Haar classifier TRAIN YOUR OWN OPENCV HAAR CLASSIFIER...What we need in order to do that is called a "cascade classifier for Haar features" to point OpenCV at...Here's the good news: we can generate our own cascade classifier for Haar features....If all goes well, you should see something like this: IN CLOSING OpenCV, Haar classifiers and image...REFERENCES: OpenCV Documentation - Haar Feature-based Cascade Classifier for Object Detection OpenCV
小波变换三之Haar变换 什么是基（Basis） 数学上有一个常用神秘专有名词“基”，那么什么是“基”呢？...Haar小波基 其实，小波变换也是有“基”的。我们先直观来看，然后给出形式化的定义。...可以看到Haar小波基都是正交的（与除了自己以外的其它基的內积为0），而且都经过了单位化（模为1）。...\\end{cases} 不止对于Haar小波，任何小波的基都是对其母小波和父小波缩放和平移后的集合。...感兴趣的朋友可以在下面的网址中查看一下，如何对小波函数进行缩放和平移：Haar Functions(
invite_code=1roiym8d609t1 Haar变换 案例一简单一维信号变换 下面是一个一维信号（一组数）：f={2,2,2,4,4,4}f = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}f=...22,32,42,0,−2,0}tf = \{2\sqrt{2}, 3\sqrt{2}, 4\sqrt{2}, 0, -\sqrt{2}, 0\}tf={22,32,42,0,−2,0} 这就是传说中的Haar...aaa和ddd相减，求平均，然后乘以2\sqrt{2}2） 我们可以得到结果if={2,2,2,4,4,4}if = \{2, 2, 2, 4, 4, 4\}if={2,2,2,4,4,4} 这样就是Haar...我们可以通过案例一种描述的方法进行Haar变换，我们这里对f(t)f(t)f(t)信号进行两次Haar变换，如下图所示： ?...变换的结果如下（感兴趣的朋友可以使用Mathematica或者MATLAB是一样，这两个数学软件都提供了对Haar变换的直接支持）： ? 好了，这一节先到这里，我们以后有时间慢慢聊！
Haar变换 这是小波变换的第二篇，我们继续谈Haar变换。在第一篇中，我们介绍了一位情况下的Haar变换，这篇博文中主要介绍二维Haar变换。...最后，通过一个图像压缩的案例说明二维Haar变换的应用。...步骤是这样的：（1）首先，沿着矩阵的每一行做一维的Haar变换；（2）然后，沿着矩阵的每一列做一维的哈尔变换；（3）对于每个低频分量矩阵（近似信息）重复步骤（1）和（2）直到完成指定的等级划分。...明白了基本原理，下面我们来进行实际计算，对于fff，（如果不清楚如何做一维高频和低频分解，可参看博文《小波变换一之Haar变换》） 第一次行分解得到低频信息L=[3211213213232527262]...实例演示 这里我们通过对一张图片做Haar变换，然后我们去掉其高频信息部分，实现对图像的压缩。 下面是进行了三次分解，然后分别过了到第一层的高频信息和第一层兼第二层的高频信息的效果！
一、算法要点 1.1 Haar分类器训练步骤 Haar分类器=Haar特征+积分图方法+Adaboost+级联。...二、Haar原理解析 2.1 Haar特征 Haar特征包含三种：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。每种分类器都从图片中提取出对应的特征。...2.2 积分图构建 在一个图像窗口中，可以提取出大量的Haar矩形特征区域，如果在计算Haar特征值时，每次都遍历矩形特征区域，将会造成大量重复计算，严重浪费时间。...所以，正是由于样本中Haar特征值分布不均匀，导致了不同Haar特征分类效果不同。...显而易见，对正负样本区分度越大的特征分类效果越好，即红色曲线对应图中的的左边Haar特征分类效果好于右边Haar特征。
（上） 特征工程之数据预处理（下） 本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征...---- 3.2 特征缩放 特征缩放主要分为两种方法，归一化和正则化。...本质是因为独热编码之后的特征的表达能力较差。该特征的预测能力被人为的拆分成多份，每一份与其他特征竞争最优划分点都失败。最终该特征得到的重要性会比实际值低。...那么什么时候需要采用特征离散化呢？ 这背后就是需要采用“海量离散特征+简单模型”，还是“少量连续特征+复杂模型”的做法了。 对于线性模型，通常使用“海量离散特征+简单模型”。...假设有连续特征j ，离散化为 N个 0/1 特征；连续特征 k，离散化为 M 个 0/1 特征，则分别进行离散化之后引入了 N+M 个特征。
主要是利用图片的 Haar wavelets （小波）特征 + SVM 来进行目标检测，这在当时是很 novel 的一个方法。...论文中的 Haar-wavelet 特征也是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 这篇论文中提出的 Haar...特征的前身。...(边缘检测提取到的特征并不能很好的定义一个类别的特征） 本篇论文主要应用提出的 Haar 小波表示方法对人脸和行人进行目标检测。...Haar 小波正是沿着不同方向编码这样的关系的一种方法。 上图（1）中所示就是三种不同的非标准 Haar 小波的类型，包括垂直，水平和对角方向。
Haar Haar特征也称Haar-like特征，是一种简单且高效的图像特征，基于矩形区域相似的强度差异Haar小波。...Haar特征的特点为：高类的可变性；低类的可变性；而向局部的强度差异；多尺度不变性；计算效率高。...参考文章： HOG特征&LBP特征&Haar特征 http://dataunion.org/20584.html 级联 OpenCV在物体检测上使用的是基于haar特征的级联表，级联将人脸检测过程拆分成了多个过程...分类器 人们采用样本的haar特征训练出分类器，级联成完整的boost分类器，实现时分类器即数据组成的XML文件，OpenCV也自带了一些已经训练好的包括人眼、人脸和人体的分类器（位于OpenCV安装目录...，硬件选择PC或者Raspberry Pi，算法将读取图片并标注方框在人脸特征，改换haarcascades可用于其余特征。
在特征工程之特征选择中，我们讲到了特征选择的一些要点。本篇我们继续讨论特征工程，不过会重点关注于特征表达部分，即如果对某一个特征的具体表现形式做处理。...主要包括缺失值处理，特殊的特征处理比如时间和地理位置处理，离散特征的连续化和离散化处理，连续特征的离散化处理几个方面。 1....对地理特征，比如“广州市天河区XX街道XX号”，这样的特征我们应该如何使用呢？处理成离散值和连续值都是可以的。如果是处理成离散值，则需要转化为多个离散特征，比如城市名特征，区县特征，街道特征等。...处理方法其实比较简单，比如某特征的取值是高，中和低，那么我们就可以创建三个取值为0或者1的特征，将高编码为1,0,0这样三个特征，中编码为0,1,0这样三个特征，低编码为0,0,1这样三个特征。...比如对于用户的ID这个特征，如果要使用独热编码，则维度会爆炸，如果使用特征嵌入就维度低很多了。对于每个要嵌入的特征，我们会有一个特征嵌入矩阵，这个矩阵的行很大，对应我们该特征的数目。
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