| 共 7 篇文章 |
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int resultImage_cols = g_srcImage.cols - g_tempalteImage.cols + 1;} rectangle(srcImage, matchLocation, Point(matchLocation.x + g_tempalteImage.cols, matchLocation.y + g_tempalteImage.rows), Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);rectangle(g_resultImage, matchLocation, Point(matchLocation.x + g_tempalteImage.cols, matchLocation.y... 阅109 转1 评0 公众公开 18-07-05 20:03 |
模板匹配的基本原理很简单：在待搜寻的图像中，移动模板图像，在每一个位置测量待搜寻图像的子图像和模板图像的差值，当相似度达到最大时，记录其相应的位置。以两幅图像的原点为参考点，参考图像R在待搜寻的图像I中平移（r,s）个单位，待搜寻图像的大小和模板图像的大小确定的最大的搜寻区域。 阅634 转2 评0 公众公开 18-07-05 19:58 |
1.首先输入一张待检测的图像I,然后用设在scale=x(x>1),在scale尺度下通过滑动提取的子窗口集合为Y=【img1、img2、、、】m4 img41 img42 img43 img44.m3 img31 img32 img33 img34 img35 img36.m2 img21 img22 img23 img24 img25 img26 img27 img28.m1 img11 img12 img13 img14 img15 img16 img17 img18 im... 阅167 转0 评0 公众公开 18-06-29 08:43 |
行人检测全局特征中的HOG、LBP、Haar特征整理 原文地址：http://dataunion.org/20584.html（一）HOG特征1、HOG特征：显而易见的是，上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”，那么，对一幅图像（记录的是每个像素点的灰度值）提取其原始的LBP算子之后，得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”（记录的是每个像素点的LBP值）。Haa... 阅45 转0 评0 公众公开 18-06-25 08:57 |
