计算haar矩形特征数量的公式
时间: 2024-05-17 12:17:42 浏览: 14
计算Haar矩形特征数量的公式为:
$$
N = \sum_{i=1}^{w}\sum_{j=1}^{h}\sum_{p=1}^{w-i+1}\sum_{q=1}^{h-j+1}1
$$
其中,$w$ 和 $h$ 分别为Haar矩形特征的宽度和高度,$p$ 和 $q$ 分别为Haar矩形特征的位置,$N$ 表示总的Haar矩形特征数量。这个公式的意思是,对于给定的宽度和高度,将特征矩形从左上角开始,按顺序遍历所有可能的位置和大小,将所有可能的Haar矩形特征数量相加即可得到总数量。
相关问题
二维haar变换系数计算公式
二维haar变换系数的计算公式如下:
H_{i,j}=\frac{1}{2}(h_{i,j}+h_{i,j+1})
L_{i,j}=\frac{1}{2}(h_{i,j}-h_{i,j+1})
H_{i,j}=\frac{1}{2}(h_{i+1,j}+h_{i+1,j+1})
L_{i,j}=\frac{1}{2}(h_{i+1,j}-h_{i+1,j+1})
其中,h_{i,j}表示原始图像的像素值,H_{i,j}表示高频系数,L_{i,j}表示低频系数。
Haar的矩形特征、线性特征和对角线特征分别是什么意思
Haar特征是计算机视觉领域中常用的一种特征,用于图像的检测和识别。Haar特征是在图像的不同区域进行像素值的差分计算,然后根据计算结果得到一系列的特征值。
Haar特征分为三种类型:矩形特征、线性特征和对角线特征。
矩形特征是指以矩形区域内像素值的加权和作为特征值,其中矩形可以是水平或垂直方向的。常见的矩形特征包括两个矩形、三个矩形和四个矩形特征。
线性特征是指以两个平行的线段的像素值差的加权和作为特征值,其中线段可以是水平或垂直方向的。常见的线性特征包括两个线段和三个线段特征。
对角线特征是指以两个对角线的像素值差的加权和作为特征值,其中对角线可以是从左上到右下或从右上到左下的方向。常见的对角线特征包括两个对角线和三个对角线特征。
这些不同类型的Haar特征可以用于检测不同形状和大小的物体,例如人脸、汽车等。
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