1.去掉了所有动态分配内存的操作，对嵌入式系统有一定的速度提升
2.注释覆盖了大量关键代码
3.减少了代码一半的体积，并且减少了部分健壮性的代码，速度比OpenCV源码提升16%
4.修改了大量数据结构，不依赖CV源码直接编译
5.去掉了double型，改成Int
6.开方改成查表
7.除法改成乘法加位移
8.速度是EMCV的6倍
2021-02-26 09:04:50
3.2MB
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基于Haar+Adaboost人脸识别
使用python+cv2实现
具体算法原理待日后整理说明
先上传可实现代码，有需要的自行前往下载。
代码运行环境：
jupyter notebook+python3
2020-04-06 14:16:09
2KB
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Haar特征+Adaboost的C实现，MIT人脸库，部分简单功能借助opencv实现。内附两篇参考论文及博客参考
2020-02-06 03:03:27
179.21MB
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基于OpenCV+vs2008的手势检测，检测英文字母A的手势，利用了OpenCV的haar特征级联分类器，效果可好
2020-01-03 11:43:26
7.02MB
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Haar级联分类训练器
训练当中需要使用opencv_createsamples.exe文件生成生成正样描述文件
2020-01-03 11:41:05
54KB
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本文档仅仅是一个提取HAAR特征的过程，没有加入adaboost训练器，有需要的可以下载仿真一下。仅供参考，不作科研使用
2020-01-03 11:36:38
2KB
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