haar-wavelet

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haar cascade가 감지되었는지 여부를 확인하는 방법은 무엇입니까?

함수 detectMultiScale() 복귀 보이드는 텍스트 파일에 물체가 감지 또는 은 I 프레임 NO. 개체가 탐지되는 전달하고자하는 기능을 사용하지 않은 여부를 확인하는 것은 불가능하므로 . 캐스 캐 이드가 감지되었는지 여부를 확인할 수 없을 때 어떻게 해야할지 모르겠습니다. C API의 cvHaarDetectObjects()을 사용해야합니까? 친절히

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OpenCV 2.4 CascadeClassified detectMultiScale 인수

나는 objectdetect 샘플을보고 있었고 보행자 다리 카메라로 찍은 일부 영상에서 몇 개의 신체 감지 폭포 (* haarcascade_fullbody/haarcascade_upperbody/haarcascade_lowerbody, haarcascade_mcs_upperbody *)를 사용하여 샘플을 시도했습니다. 지금까지는 그렇게 좋았지 만, 까다

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Wavelet 라이브러리, non-GPL

이상적으로 GSL과 같은 여러 웨이블릿 카테고리에 대한 간단하고 직선적 인 인터페이스가 있지만 독점 소프트웨어에서 사용할 수있는 라이센스가있는 것이 무엇인지 찾고 싶습니다. . top answer here에는 10 개의 Wavelet 라이브러리가 나열되어 있지만, 하나만 제외하면 GPL로 라이센스되고 the one that isn't은 약간 큰 것처럼 보였

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haar 분류 자의 cascade.xml에 대한 설명

누군가가 cascade.xml의 숫자/값을 완전히 설명 할 수있는 것이 가장 좋습니다. 예에서 : 특정 단계에 사용하는 기능을 또 다른 질문은, 어떻게 프로그램이 알 수 있을까되고이 값 <internalNodes> 0 -1 99 -4.7172707127174363e-005</internalNodes> 의 의미는 무엇 <!-- stage 0

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모자 wavley로 Haat을 사용하는 Wavelet 변환을위한 자바 라이브러리가 있습니까?

안녕하세요, 특징 추출을 위해 웨이블릿 변환을 사용하는 응용 프로그램을 개발 중입니다. 2 차원 이산 웨이브 렛 변환을 사용하여 변환을 할 수 없습니다. 소스 코드가 필요합니다. 이미이 작업을 수행 할 수있는 Java 라이브러리가 있습니까? 이것에 대해 자세히 설명해주세요.

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제스처 인식을위한 Haar 훈련 데이터 세트 - 집계

나는 손 손가락을 사용하여 계산을 수행하는 데 사용되는 HAAR 훈련 데이터 세트 (OpenCV/C++)를 찾으려고했습니다. 필자는 손으로 인식 할 수 있도록 훈련 된 데이터 세트를 많이 찾았지만 지금까지는 손가락 집계가 필요하지 않았습니다. 잘 알려진 리소스가 있습니까? 모든 링크에 대한 평가가 높습니다. 감사!

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OpenCV : lbp 계단을위한 보행자 훈련 데이터

나는 보행자 감지를 위해 훈련 데이터를 찾거나 lbp 계단식을 찾을 수 있습니까? haarascades가있는 경우, lbp 폭포를 훈련하는 데 사용할 수있는 교육 자료가 있어야한다고 생각합니다.

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rgb 구성 요소에 음수 값을 매핑하는 방법은 무엇입니까?

컬러 이미지에 하얼 변환을 적용하고 싶습니다. 이를 위해 빨강, 녹색 및 파랑 구성 요소에 헤어 기능을 별도로 적용해야합니다. 이제 내 이해에 따르면, haar 함수는 평균화 및 차이점 처리입니다. 따라서 빨강, 파랑 및 녹색 구성 요소 값은 일부 경우 (차이를 수행하는 동안) 음수가됩니다. 일단 음수 값을 얻으면 r/g/b 구성 요소에 매핑 할 수 없습니

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머리와 어깨 감지 (위로부터 본)

내 연구에 적합한 답변을 찾지 못해서 여기 내 첫 번째 게시물입니다. openCV를 사용하여 일부 프로젝트에서 사용할 헤드 - 숄더 패턴을 감지하고 싶습니다. 카메라 설정을 직접 계산과 같은 사람들을위한 응용 프로그램에 사용되는 아래로 향하게 천장에있는 등 내 카메라/감지 머리와 위로부터 어깨가 아닌 일반적인 얼굴 인식 특징을 인식 할 정면 또는 등쪽. 어

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이미지의 역 웨이블릿 역변환을 계산하는 방법은 무엇입니까?

나는 고정식 웨이브 렛 변환을 이해하고 그것이 대각선, 수직 및 수평 구성 요소에서 어떻게 구현되는지 이해한다. 사실, 그것을 구현했습니다. 내가 이해할 수없는 것은 수직, 대각선 및 수평 컴포넌트에 주어진 이미지의 역 웨이블릿 변환을 계산하는 알고리즘이 정확히 무엇입니까? 나는 알고리즘에 대한 간단한 설명을 찾을 수 없었고 누군가가 도움을 줄 수 있다면