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pythonHaar級(jí)聯(lián)是什么?

來(lái)源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時(shí)間: 2023-11-13 12:47:39 1699850859

python中Haar級(jí)聯(lián)是什么?

照片可能包含許多令人愉快的細(xì)節(jié)。但由于光照、視角、視距、相機(jī)抖動(dòng)、數(shù)字噪聲的變化,圖像細(xì)節(jié)變得不穩(wěn)定。人們?cè)诜诸悤r(shí)不會(huì)受到這些物理細(xì)節(jié)差異的影響。因此,提取圖像的細(xì)節(jié)對(duì)于產(chǎn)生穩(wěn)定的分類結(jié)果和跟蹤結(jié)果非常有用,本文向大家介紹這些提取的結(jié)果Haar級(jí)聯(lián)。從圖像數(shù)據(jù)中提取特征。雖然任何像素都可以影響多個(gè)特征,但是特征應(yīng)該比像素少。兩幅圖像之間的相似性可以通過(guò)它們對(duì)應(yīng)特征的歐氏距離來(lái)度量。

一、Haar級(jí)聯(lián)是什么?

從圖像數(shù)據(jù)中提取特征。雖然任何像素都可以影響多個(gè)特征,但是特征應(yīng)該比像素少。兩幅圖像之間的相似性可以通過(guò)它們對(duì)應(yīng)特征的歐氏距離來(lái)度量。

Haar特征是一種用于實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)人臉跟蹤的特征。每一個(gè)Haar特征都描述了相鄰圖像區(qū)域的對(duì)比模式。例如,邊、頂點(diǎn)和細(xì)線都能生成具有判別性的特征。

二、獲取Haar級(jí)聯(lián)數(shù)據(jù)

1、首先我們要進(jìn)入OpenCV官網(wǎng):https://opencv.org下載你需要的版本。點(diǎn)擊RELEASES(發(fā)布)。

2、由于OpenCV支持好多平臺(tái),比如Windows,Android,Maemo,FreeBSD,OpenBSD,iOS,Linux和MacOS,一般初學(xué)者都是用windows,點(diǎn)擊Windows。

3、點(diǎn)擊Windows后跳出新界面,等待5s自動(dòng)下載

4、然后雙擊下載的文件,進(jìn)行安裝,實(shí)質(zhì)就是解壓一下,解壓完出來(lái)一個(gè)文件夾,其他什么也沒(méi)發(fā)生。安裝完后的目錄結(jié)構(gòu)如下。其中build是OpenCV使用時(shí)要用到的一些庫(kù)文件,而sources中則是OpenCV官方為我們提供的一些demo示例源碼

5、在sources的一個(gè)文件夾data/haarcascades。該文件夾包含了所有OpenCV的人臉檢測(cè)的XML文件,這些可用于檢測(cè)靜止圖像、視頻和攝像頭所得到圖像中的人臉。

人臉檢測(cè)器(默認(rèn)):haarcascade_frontalface_default.xml

人臉檢測(cè)器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml

人臉檢測(cè)器(側(cè)視):haarcascade_profileface.xml

眼部檢測(cè)器(左眼):haarcascade_lefteye_2splits.xml

眼部檢測(cè)器(右眼):haarcascade_righteye_2splits.xml

嘴部檢測(cè)器:haarcascade_mcs_mouth.xml

鼻子檢測(cè)器:haarcascade_mcs_nose.xml

身體檢測(cè)器:haarcascade_fullbody.xml

人臉檢測(cè)器(快速LBP):lbpcascade_frontalface.xml

以上就是python中Haar級(jí)聯(lián)是什么?希望能對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)教程請(qǐng)關(guān)注IT培訓(xùn)機(jī)構(gòu):千鋒教育。http://m.2667701.com/


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