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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?lèi)時(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(lèi)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。
目前成都創(chuàng)新互聯(lián)已為近1000家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、網(wǎng)頁(yè)空間、網(wǎng)站托管、服務(wù)器托管、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、靜安網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng)，共同發(fā)展。
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 Mac OS，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
分享名稱(chēng)：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中Haar級(jí)聯(lián)是什么？
標(biāo)題鏈接：http://fisionsoft.com.cn/article/ccecsgd.html
