Haar与LBP级联分类器原理介绍-01

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2023-01-12 22:57:10

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Haar与LBP级联分类器原理介绍-01

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级联分类器下载，训练模型下载直接可用

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 OpenCV的Python库是计算机视觉领域的强大工具，涵盖图像处理、特征检测及对象识别等诸多功能。这里重点聚焦Haar和Local Binary Patterns（LBP）级联分类器，以及如何获取和运用训练好的模型。 Haar特征是基于矩形结构的图像特征，最初用于人脸识别，通过计算不同区域像素亮度差来描述局部特征。比如，眼睛通常比脸颊暗，一个简单的Haar特征可能由上方代表眼睛区域、下方代表脸颊区域的一对垂直矩形构成。OpenCV中，利用Adaboost算法训练Haar特征，形成能检测特定对象（如人脸）的弱分类器集合。 Local Binary Patterns（LBP）是纹理描述符，通过比较像素及其邻域的灰度值来表示图像局部结构。与Haar特征相比，LBP更适用于纹理分析，它对光照变化不敏感，且计算简单。在级联分类器里，LBP可用于检测和识别不同纹理及模式。级联分类器是OpenCV中实现目标检测的高效方法，由多个阶段组成，每个阶段是弱分类器。若样本在前一阶段被误分类，就会进入下一阶段进行更复杂判断。这种结构使大部分背景像素在早期被快速排除，减少计算量，提高检测速度。压缩包中的“Haar+LBP级联分类器”可能包含预先训练好的Haar和LBP特征级联分类器模型文件，以.xml格式保存。这些模型可直接用于OpenCV的cv2.CascadeClassifier()函数，进行物体检测，像人脸识别、行人检测等自定义目标检测任务。使用这些模型的基本步骤是：先解压文件获取.xml模型文件，然后在Python代码中导入OpenCV库（import cv2），接着加载模型（classifier = cv2.CascadeClassifier(path_to_xml_file.xml)），之后

视频读取 #include #include using namespace std; using namespace cv; String Haar_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//Haar String LBP_fileName = lbpcascade_frontalface.xml;//LBP CascadeClassifier face_Haar_cascade; CascadeClassifier face_LBP_cascade; int main(int argc, char** argv) { if (!f

①Haar特征与LBP特征小波特征+对角线特征“类Haar特征”,局部二值模式“替代特征LBP”。 ②级联分类器原理AdaBoost Viola和Jones,2001在CVPR提出; 一种实时对象(人脸)检测框架; 训练速度非常慢,检测速度非常快; 5000个正向人脸样本与300万个非人脸负样本数据。级联分类器:多个强分类器组合弱分类器:weak classifier = Feature 强分类器:多个弱分类器的线性组合 ③OpenCV中级联分类器使用CascadeClassifier 加载特征数据检测特征对象 #include #include using namespace st

HAAR与LBP的区别(Haar的xml文件大)(LBP的xml文件小) HAAR特征是浮点数计算 LBP特征是整数计算 LBP训练需要的样本数量要比HAAR大同样的样本空间，HAAR训练出来的数据检测结果要比LBP准确扩大LBP的样本数据，训练结果可以跟HAAR一样 LBP的速度一般可以比HAAR快几倍 #include #include using namespace std; using namespace cv; String Haar_fileName = haarcascade_frontalface_alt.xml;//Haar String LBP_fileName

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