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OpenCV人脸识别之FisherFace算法(LDA线性判别分析)
FisherFace算法Fisherface是由Ronald Fisher发明的,Fisherface所基于的LDA(Linear Discriminant Analysis,线性判别分析)理论和特征脸里用到的PCA有相似之处,都是对原有数据进行整体降维映射到低维空间的方法,LDA和PCA都是从数据整体入手而不同于LBP提取局部纹理特征。1.LDA原理图介绍2.数据集是二类情况通常情况下,待匹配人
OpenCV人脸识别之LBPH算法(局部二值模式方法)
人脸识别LBPH算法人脸识别是指将一个需要识别的人脸和人脸库中的某个人脸对应起来(类似于指纹识别),目的是完成识别功能,该术语需要和人脸检测进行区分,人脸检测是在一张图片中把人脸定位出来,完成的是搜寻的功能。1.LBP算子原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于或等于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0。这样,
OpenCV霍夫直线变换和圆变换及像素重映射
1.霍夫变换——直线(1)霍夫直线变换介绍Hough Line Transform用来作直线检测前提条件——边缘检测已经完成平面空间到极坐标空间转换对于任意一条直线上的所有点来说,变换到极坐标中,从[0~360]空间,可以得到r的大小属于同一条直线上点在极坐标空(r,theta)必然在一个点上有最强的信号出现,根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线(2)相关API标准的
到底了