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1.随机森林原理介绍随机森林，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出，并被注册成了商标。简单来说，随机森林就是由多棵CART（Classification And Regression Tree）构成的。对于每棵树..
下面片段是生成用于在积分图中的矩形块的坐标，Feature类中存的是在积分图矩阵中的初始偏移量，矩形的左上角坐标和宽高，以及是否旋转。不同类型的Haar特征已经在代码中体现的很明确了，故不赘述。[cpp] view plain copy..
学习OpenCV初期入门最大的问题是资料太杂，不同版本之间还有很大差异，很多书籍、资料都是较老的OpenCV 1.0的版本，模块划分数据结构在使用上均有很多不同，而在网络上的资料中，虽然资料很多，杂七杂八看起来也很乱，经过一段时间段的积累，找到了..
OpenCV 之 HaarTraining 算法剖析 1.引言 通过前段时间阅读 OpenCV 的 HaarTraining 代码，基本掌握了 HaarTraining 算法。现将 其中的算法作一梳理，同时对 HaarTraining 的使用方法做一简要说明。 HaarTraining 算法总体上以 Friedman, J..
昨天看了一天的opencv训练分类器的资料，想自己试试。经过昨天一天的折腾终于成功的训练出了自己的分类器，虽然效果不好，但是是个好的开端。在整个过程中我遇到了很多问题，在这里和大家分享一下，希望对你有帮助。 1.正样本的创建..
本文实现基于eigenface的人脸检测与识别。给定一个图像数据库，进行以下步骤： 进行人脸检测，将检测出的人脸存入数据库2对数据库2进行人脸建模在测试集上进行recognition
前一篇文章分析了Haar特征，包括Haar特征生成、特征值计算和含义。这一篇则主要分析一下2个内容： 缩进1. OpenCV中的Adaboost级联分类器的结构，包括强分类器和弱分类器的形式； 缩进2. OpenCV自带的XML分类器中各项参数的含义，如internalNodes和..
最近由于工作原因，需要研究OpenCV中的Adaboost级联分类器。我阅读了OpenCV中所有相关得代码，包括检测和训练部分，发现目前OpenCV中的Adaboost级联分类器代码有以下2个特点： 1.OpenCV代码中的实际算法与Paul.Viola论文中的原始算法差异很大。最新..
个人接触机器视觉的时间不长，对于机器学习在目标检测的大体的框架和过程有了一个初步的了解，不知道对不对，如有错误，请各位大牛不吝指点。 目标的检测大体框架：目标检测分为以下几个步骤：1、训练分类器所需训练样本的创建： 训练..
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 ob..
这两天在初学目标检测的算法及步骤，其中人脸检测作为最经典的算法，于是进行了重点研究。该算法最重要的是建立人脸检测分类器，因此我用了一天的时间来学习分类器的训练。这方面的资料很多，但是能按照一个资料运行出结果的确实没有找到，因此我..
Haar特征： 【人脸检测：Haar】计算Haar特征个数（一） 【人脸检测：Haar】利用积分图像法快速计算Haar特征（二）[Opencv]Adaboost+Haar 【人脸检测】OpenCV中的Haar+Adaboost级联分类器分解（一）：Haar特征介绍 【人脸检测】OpenCV中的Haar+Adabo..
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。 Pa..
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