haar特征代码(特征代码法)

本篇文章给大家谈谈haar特征代码，以及特征代码法对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE...
• 2、常用经典小波的特性研究:小波特性
• 3、求java识别三角形,圆形,方形的具体算法和原理。
• 4、什么是haar特征
• 5、图像特征提取三大算法

cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE...

cascade.load(haarcascade_frontalface_alt.xml)；这是加载的方法。

cvHaarDetectObjects()返回的就是脸个数。

现需要了解scalefactor这个参数的意义就会明白为什么不能取小于1的数.scalefactor指的是图像尺度中指定参数。在进行分类器生成的时候我们已经知道正样本图片的统一大小即代表ROI区域的大小。

faces 是定义在detectObject函数的局部变量，函数外不能访问。类似：def test()： a = [1，2，3，4]print a执行上面的代码，a就是undefined的。

cascade.detectMultiScale(gray， faces，1， 2， 0//|CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT//|CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH| CV_HAAR_SCALE_IMAGE，Size(30， 30))；这是检测的方法。

常用经典小波的特性研究:小波特性

小波变换研究信号的局部特征，在时间、频率两域都具有表征信号局部特征的能力，在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以小波变换被称为分析信号的显微镜。

顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。

小波名称中的“波”意思就是幅值在正负交替振荡的波。

小波（w avelet），即小区域的波，是一种特殊的长度有限、平均值为0的波形。它有两个特点：一是“小”，即在时域都具有紧支集或近似紧支集；二是正负交替的波动性。

小波分析原理 小波是一个衰减的波形，它在有限的区域里存在(不为零)，且其均值为零。小波是尖锐变化而且是不规则的波形，因此用小波能更好地刻画信号的局部特征。

不正交或不双正交的小波只能用于CWT、二进小波变换或不使用mallat算法的DWT。

求java识别三角形,圆形,方形的具体算法和原理。

在这个示例中，我们首先定义了一个枚举类型`ShapeType`，其中包含三个值：`TRIANGLE`、`SQUARE`和`CIRCLE`，分别对应于要计算的三角形、正方形和圆形。

第一，要从键盘输入三个数，首先要判断这三个数是否有效，也就是能否组成一个三角形 第二，判断是什么样的三角形。三个数相等肯定是等边。其中任意两个相等肯定是等腰。

可以运行，还不知道有没有什么BUG 输入格式 a，b，c例如5，5，5 输出结果：可以构成三角形。等边三角形。等腰三角形。

给你提供一个思路吧，建立一个Point对象属性int X，Y， Line对象 属性Point fir， Point sec， int cx， String color，创建父类 Shape 属性int area，String color；创建三角形矩形圆形类继承Shape。

什么是haar特征

1、是哈尔特征（Haar-like features）的简称，用于物体识别的一种数字图像特征。它们因为与哈尔小波转换极为相似而得名，是第一种即时的人脸检测运算。

2、Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素和减去黑色矩形像素和。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。

3、Haar小波是小波的一种，是最简单的正交归一化小波。Haar基本小波函数定义在区间 [0，1]上。

4、Haar-like 通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。

5、Haar小波 Haar小波可以说是所有已知小波中最简单的小波。

图像特征提取三大算法

主成分分析法。主成分分析PCA又称K-L变换，是一种基于统计特征的多维(如多带)正交线性变换，也是遥感数字图像处理中最常用的变换算法。基于遗传算法的特征提取。

图像特征提取是将图像数据转化为机器学习模型可用的特征表示形式。常用的图像特征提取方法有颜色直方图、边缘检测、SIFT、CNN等。

颜色直方图特征匹配方法：直方图相交法、距离法、中心距法、参考颜色表法、累加颜色直方图法。(2) 颜色集颜色直方图法是一种全局颜色特征提取与匹配方法，无法区分局部颜色信息。

图像分割：图像分割是数字图像处理中的关键技术之一。图像分割是将图像中有意义的特征部分提取出来，其有意义的特征有图像中的边缘、区域等，这是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。

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