使用python-cv2实现Harr+Adaboost人脸识别的示例
Haar特征
哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。
haar特征模板有以下几种：
以第一个haar特征模板为例
计算方式
1.特征 = 白色 – 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和)
2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重
使用haar模板处理图像
从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的信息
假如我们现在有一个 1080 * 720 大小的图像，10*10 的haar模板,并且步长为2，那么我我们所需要的的计算量为: (
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