随笔分类 -  算法

算法
【Adaboost算法】C++转C, 分类器结构设计
摘要：一、参考OpenCV的CascadeClassifier类LBPEvaluator类 如下，筛选出存放分类器相关信息的成员变量： 二、开始设计适合自己分类器的数据结构 如下图，因为我们打算使用数组方式存储信息，为避免溢出，首先了解自己分类器的强分类器级数，nodes，leaves等信息，由于我们的分 阅读全文
posted @ 2015-03-28 22:30 风一样的码农 阅读(1075) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【AdaBoost算法】积分图代码实现
摘要：一、积分图介绍定义：图像左上方的像素点值的和；在Adaboost算法中可用于加速计算Haar或MB-LBP特征值，如下图：二、代码实现#include #include #include using namespace cv;int calcIntImage(unsigned char *pucSr... 阅读全文
posted @ 2014-12-28 23:11 风一样的码农 阅读(1512) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【OpenCV】图像转成YUV420 I420格式
摘要：一、YUV420 I420介绍一种颜色编码方法，在YUV色彩空间中，Y表示亮度信号，U、V表示色度信号；其YUV排列如下，4个Y分量(2x2)对应一个U和V， Y存放完，接着存放U，U存放完，最后是V分量二、代码实现（opencv2.4.8）#include #include #include us... 阅读全文
posted @ 2014-12-27 12:29 风一样的码农 阅读(6985) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【AdaBoost算法】强分类器训练过程
摘要：一、强分类器训练过程 算法原理如下（参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 20 阅读全文
posted @ 2014-12-23 22:05 风一样的码农 阅读(1717) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【AdaBoost算法】弱分类器训练过程
摘要：一、加载数据（正样本、负样本特征） 如上，总共有6个训练样本（前三个为正样本，后三个为负样本），每个样本总共有3个特征，以上6个样本的特征值如下： 正样本1：[ 1. , 2.1, 0.3] 正样本2：[ 2. , 1.1, 0.4] 正样本3：[ 1.3, 1. , 1.2] 负样本1：[ 1. 阅读全文
posted @ 2014-12-18 22:39 风一样的码农 阅读(3155) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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