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  • 图像特征提取算法之Haar特征原理(一)


    文章目录

    • 笔记截图
    • 问题
    • 积分图
    • 例子
    • 结论

    笔记截图

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    • 用白色的特征值之和 - 黑色的特征值之和 = 这一个区域的特征值。
    • 在这里插入图片描述
    • 你也可以理解为用卷积进行提取, 白色的区域为1 黑色的为 -1(邪恶的黑色) 然后进行相加既可以得到特征值

    问题

    在这里插入图片描述

    • 用偶数个卷积核进行计算, 12 22 3 * 4
      每个特征图都需要计算,24* 24个像素点需要16万个特征值

    积分图

    • 计算的量太大,需要引入积分图的解决方案。
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
    • 看的有点懵逼吧。别急,接下来带大家看看如何实际应用就懂了。

    例子

    在这里插入图片描述
    这里有一张128 * 128 的图。
    我们运用积分图进行计算
    ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/09f2b200f28b4170ac1cf9557194554d.pn
    这里是图片的像素表示,
    point1 = Ra
    point 2 = Ra + Rb
    point 3 = Rc + Ra
    point 4 = Ra + Rb + Rc +Rd
    …
    计算所有的点的值

    现在来计算下AB这两个区域的特征
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    特征值 = 白色 - 黑色 = A - B
    A = point 4 + point1 - point 2 - point 3 理解下减去了两次point1 所以加上一个
    B = point 6 + point 3 - point 5 - point 4
    …

    结论

    所以计算特征的时候,只需要把所有的点的区域存起来,再根据需要存取就可以了

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/monk96/article/details/126033156
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