用Haar特征训练分类器
用Haar特征训练分类器 这几天刚刚接触模式识别或者机器学习，想对 Random Forest 有个深层的了解，但是遇到的首要难关就是不理解如何用 Haar 特征来的到特征数组。在师兄的帮助下，有所了解。现分享如下： 人眼能够对生活中的所有事物有所判别，能够说都是一种 Pattern Reconfiguration ，而机器则不能像人一样智能。所以当
·
用Haar特征训练分类器
这几天刚刚接触模式识别或者机器学习，想对 Random Forest 有个深层的了解，但是遇到的首要难关就是不理解如何用 Haar 特征来的到特征数组。在师兄的帮助下，有所了解。现分享如下：
人眼能够对生活中的所有事物有所判别，能够说都是一种 Pattern Reconfiguration ，而机器则不能像人一样智能。所以当我们给出一幅图像，比如说人脸，我们如何让机器能够知道这是人脸呢？这就要用到 Haar 特征来让机器识别了。
Haar 特征如下：
我们用计算机打开一幅人脸图像，然后用 Haar 特征从图片到结尾遍历一次，则可以得到一组特征值。Haar 特征是怎么得到特征值的呢？特征值是什么样的呢？
其实，上图所示，就是模板处在图片的某一区域时，用白色区域的像素值减去黑色区域的灰度值。得到的结果即为一个特征。可想而知，当某一 Haar 特征遍历完一副图像后，会得到一个10万维多的数据。当然，在这之前，图像大小是要变换到相同大小的。
得到特征数据后，再通过Opencv 中的ml模块就可以得到分类器了。分类器就相当于一个淘汰规则，做检测时符合规则的则保留下来，不符合的泽淘汰。
在运算过程中，用到了积分图，就相当于一个快速算法。网上很用以就可以找到。
模式识别刚刚入门，看书上都是公式，不易理解，至此分享实践。
CSDN联合极客时间，共同打造面向开发者的精品内容学习社区，助力成长！
更多推荐
0
0- 0
已为社区贡献1条内容
所有评论(0)