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初始化node set A,裡面包含兩個node c1,c2
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Haar Feature-based Cascade Classifier是由Paul Viola提出,並且由Rainer Lienhar加強。
首先,一個分類器(Haar Feature-based Cascade Classifier)是由數百個相同物件的正樣本來做訓練(例如臉部或車),並且將它們縮小成特定大小,例如20x20。另外也訓練負樣本,負樣本則使用任意影像即可。
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主要介紹幾個方法 順便備忘
Template Matching
給予一系列的同類型物件,於辨識時,將每一個Frame和這些同類物件做Template Matching,主要是用Correlation的方式來辨識,當一個區域的Correlation大到一定的門檻值,我們即假設該部分是我們所要偵測的物件。OpenCV有Template Matching相關的Function。使用這個方法的優點是簡便,但缺點是計算量過大,恐怕不適合Real-time的應用。
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Facebook在設計上,如果使用者要看更多的留言,
是採取往下增加的方式
既不會開啟新的頁面,更不會直接蓋掉舊有的頁面
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當你出遊的時候,進入光害少的區域,看見滿天星斗,想要拿口袋型相機拍下來的時候,
往往發現拍下來是一片黑!
因為星星是如此的遙遠,
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Let A sequence of number be
A1,A2,…..,Ai,…..,An in an increasing order
N is the number of elements
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本篇文章主要是要介紹 (d) 部分的演算法。
基本上 (a) (b) (c) 的部分,OpenCV都能做到。
那 (d) 呢?
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在電腦視覺上有一個比較麻煩的問題是,
我們常常用背景相減法,
但是這兩張背景不能有位移,否則減下去就出問題。
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