背景介绍 iPhone十周年纪念之作iPhoneX刚刚发布,其搭载的“刷脸解锁”功能再次将“人脸识别”技术带入大众视野。 借iPhoneX的东风,今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征:
人脸检测属于计算机视觉的范畴,早期人们的主要研究方向是人脸识别,即根据人脸来识别人物的身份,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
积分图像的定义:取图像左上侧的全部像素计算累加和,并用这个累加和替换图像中的每一个像素,使用这种方式得到的图像称为积分图像。
本文介绍了基于积分图像的计算机图像处理技术,包括其基本概念、操作步骤和应用场景。通过积分图像,可以方便地进行图像的局部特征提取和图像处理,包括图像滤波、边缘检测、图像分割和特征提取等。同时,本文还介绍了一些常用的积分图像处理算法,包括卷积、高斯滤波、Canny边缘检测和霍夫变换等。这些算法在计算机视觉和图像处理领域都有广泛的应用,对于图像处理的效果和性能有着重要的影响。
HOG 特征广泛应用于物体识别等领域,但大面积计算 HOG 特征时重复统计会严重拖慢运行速度,使用积分图可以显著加速特征提取。 背景 HOG 特征介绍 积分图介绍 加速原理 图片 Python OpenCV 实现 def gradient_integral_map(img, angle_step): H, W = img.shape[:2] # 梯度积分图 angle_feature_channel_num = 360 // angle_step hog_matrix
sum(A+B+C+D) - sum(A+C) - sum(A+B) + sum(A)
OpenCV中积分图函数与应用 一:图像积分图概念 积分图像是Crow在1984年首次提出,是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图像是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法,这种算法主要优点是一旦积分图像首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检
$$ \operatorname{sum}_{\text {square }}(x, y)=\sum_{y^{\prime}倾斜求和
积分图来源与发展 积分图是Crow在1984年首次提出,是为了在多尺度透视投影中提高渲染速度。随后这种技术被应用到基于NCC的快速匹配、对象检测和SURF变换中、基于统计学的快速滤波器等方面。积分图是一种在图像中快速计算矩形区域和的方法,这种算法主要优点是一旦积分图首先被计算出来我们可以计算图像中任意大小矩形区域的和而且是在常量时间内。这样在图像模糊、边缘提取、对象检测的时候极大降低计算量、提高计算速度。第一个应用积分图像技术的应用是在Viola-Jones的对象检测框架中出现。 积分图概念 在积分图(In
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非局部均值滤波(Non Local Means)作为三大最常提起来的去燥和滤波算法之一(双边滤波、非局部均值、BM3D),也是有着很多的论文作为研究和比较的对象,但是也是有着致命的缺点,速度慢,严重的影响了算法的应用范围。目前在已有的文献中尚未看到在不对算法的本质原理上做更改的情况下,能取得实时的效果,本文呢,也不求得到这个目的,只是对现有的开放的资源上来取得更进一步的提升。
Haar 特征是图像处理中的一种纹理特征提取方法,广泛用于人脸识别。 简介 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况 ,该特征原理很简单,本质上相当于使用固定模板对图像做卷积,但是卷积核比较简单可解释 早期 Haar 特征分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征,组合成特征模板。 📷 Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向特征 : 📷 每种特征模板内有白色和黑色两种矩形,定义该模
例如以下两个相似证件的模板,若以其中一幅图像为模板,并给出相应的位置,可以给出其他相似图像进行定位相对应的位置,如下图所示,其中除了标题和样式一样,内容确是不同的,这个时候就可以利用SURF进行特征点
最近遇到一个需求,从相机获取的数据局部区域存在空值,即那些地方没有有效数据,如果直接赋值为0,则很有可能得到错误的结果,如果不填充值,很多算法又无法进行,因此,需要一种填充算法把这些空白区域设置成合适的值。 我想了一下,有几个算法可 能可以解决这个问题:
人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板,特征模板内有白色和黑色两种矩形,并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。Lienhart R.等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展,扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征,如图 1所示。
特征描述子是用来描述每个关键点特征的唯一数据,它必须能够显著区分各个特征关键点的不同之处,SURF特征描述子是基于Haar小波响应理论的,可以通过积分图进行快速计算,描述子首先要选取关键点周围的像素块(ROI),通常ROI区域的大小为20个像素,分为4×4的网格区域,如下图:
在数字图像处理的语境里,图像一般是二维或三维的矩阵,卷积核(kernel)和滤波器(filter)通常指代同一事物,即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵,尺寸通常较小,常见的有3*3、5*5、7*7等。卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作,如下图所示,但很多滤波器是中心对称的,而且两者运算上可以等价,所以很多时候不太区分。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利!!! 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法,它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器,通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特
1.识别系统架构 harr_system.png 以上是Harr特征+级联分类器的识别系统架构图,系统分为以下几个部分: 滑动框:固定大小的在原图上滑动的框,用于获取子图 Harr特征提取器:在子图上
基于Normalized cross correlation(NCC)用来比较两幅图像的相似程度已经是一个常见的图像处理手段。在工业生产环节检测、监控领域对对象检测与识别均有应用。NCC算法可以有效降低光照对图像比较结果的影响。而且NCC最终结果在-1到1之间,所以特别容易量化比较结果,只要给出一个阈值就可以判断结果的好与坏。
人脸检测由来已久 ,它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定,后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大,人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
一年一度的“双十一”购物狂欢节临近,各大电商在“互相争宠”的同时,各路买家也在忙着“大杀四方”,抢的“不亦乐乎”。电商平台的竞争愈发激烈,行业竞争压力激增。
今天,“计算机视觉战队”给大家继续分享目标检测综述,今天主要说说目标检测算法的快速发展。
加速目标检测一直是一个重要而又具有挑战性的问题。在过去的20年里,目标检测领域已经发展了复杂的加速技术。这些技术大致可以分为 “ 检测管道提速 ”、“ 检测引擎提速 ” 和 “ 数值计算提速 ” 三个层次,如下图所示。
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一,而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误;也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
我们构建了一个正面人脸检测系统,实现了与已发表的最佳结果相当的检测和假正性率。该人脸检测系统与以前的方法最明显的区别在于它能够非常快速地检测人脸。在传统的700mhz Intel Pentium III上,人脸以每秒15帧的速度在384×288像素的图像上运行。在其他人脸检测系统中,辅助信息,如视频序列中的图像差异,或彩色图像中的像素颜色,都被用来实现高帧率。我们的系统实现了高帧率的工作,只有在一个单一的灰度图像中的信息。这些替代的信息来源也可以与我们的系统集成,以实现更高的帧速率。
快速边缘保留滤波是通过积分图像实现局部均方差的边缘保留模糊算法,计算简单而且可以做到计算量跟半径无关。 首先局部均方差滤波中计算局部均值的公式如下:
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首先,总结一下检测某一特征的方法: (1)模板匹配计算当前帧与模板相同位置处的灰度值或颜色值的差值,通过特定的距离公式来计算匹配程度。 稳定可靠与光照和姿势无关计算量大 (2)区域分割对面部区域进行二值化分割对孤立区域进行标示,再根据几何特征进行定位。(如连通面积等)。 运算量小噪声影响大 (3)对称变换法:DST方向对称变换计算量大 (4)灰度投影法:对人脸图像进行水平和垂直方向的投影,根据波峰波谷分布信息确定眼睛的位置。(将二维换到一维中去)定位速度较快受瞳孔灰度类似的眉毛或头发影响大。 (5)基于统
目标检测任务关注的是图片中特定目标物体的位置。一个检测任务包含两个子任务,其一是输出这一目标的类别信息,属于分类任务。其二是输出目标的具体位置信息,属于定位任务。
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致,包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
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2017年零售行业在大量资本投入、互联网平台冲击的情况下,风起云涌,跌荡起伏。2017年,阿里巴巴、京东、亚马逊相继在线下开设无人零售店面,并且越来越多的新名词涌入到行业中,新零售、智慧零售、第四次零售革命,但是如王健林先生所言,不管冠上什么样的名词,其本质,始终是零售。
2. 用diff 和int 各画出一个函数x(t)(自定),和x(t)的导数与积分图。
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作为小程序开发商,你最怕听到客户说什么?“这个真的太难了,我们不会用啊。”或是“这个操作也太复杂了吧,得耽误不少事情。”于是我们在不断简化操作,给客户提供个性化服务的道路上越走越远,越走越用心。
目标检测已经进入深度学习时代,但是传统方法还是有必要了解下,深度学习方法的思想也来源于传统方法,传统方法的文献非常多[9],但只需要了解三个里程碑式的方法就可以了,分别是Viola Jones Detectors、HOG Detector、Deformable Part-based Model (DPM)。下面简要介绍这三种方法,更深入的理解见查看参考文献。
没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波。类似于OpenCV的blur()函数。 使用lena.
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左、右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图。而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可以用以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。 之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种立体匹配算法效果比较:http://www.cnblogs.com/riddick/p/8318997.html 。以及利用视差图合成新视点: http://www.cnblogs.com/riddick/p/
该文讲述了利用深度学习对医学图像进行分割的方法。首先,介绍了基于深度学习的图像分割方法的基本原理和技术路线;其次,详细阐述了基于卷积神经网络(CNN)的图像分割方法的具体实现;最后,讨论了基于深度学习进行图像分割的工程实践中的经验和技巧。
近年来,我国新能源汽车产业的发展成效显著,产销量连续多年位居全球首位。但也要看到,站在各种新技术变革的十字路口,大数据、云计算等新一代信息技术正在深入改变汽车和出行领域,驱动新能源汽车企业管理模式、运营模式发生变革,不断倒逼新能源汽行业加速数字化转型升级与创新,以应对新时代的挑战。
积分商城,现在是随处可见,服装、餐饮、电商、超市... 各行各业都有自己的积分商城,如今已经成为了众多企业、门店运营的标配。虽然使用者众多,但在不同的经营主体手中,积分商城却发挥出了截然不同的效果。
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能,以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现,包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
https://github.com/maelfabien/Machine_Learning_Tutorials
数字化转型的加速和消费者对线上购物的普及,快消品B2B电商正在经历着快速的发展。近年来,快消品B2B电商平台不断优化其服务,提升用户体验,逐渐形成了一套成熟的运营模式。个性化定制服务已经成为快消品B2B电商平台的重要发展方向。消费者需求多样化,企业需要提供个性化的产品和服务,快消品B2B电商平台也需要通过数据分析等手段,为用户提供更加贴心的购物体验。
图像的实质是一种二维信号,滤波是信号处理中的一个重要概念。在图像处理中,滤波是一种非常常见的技术,它们的原理非常简单,但是其思想却十分值得借鉴,滤波是很多图像算法的前置步骤或基础,掌握图像滤波对理解卷积神经网络也有一定帮助。
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