一、问题描述 使用Navicat客户端连接本地mysql，报错：1251- Client does not support authentication protocol requested by server;consider upgrading Mysql client。 二、查看用户信息 打开命令行小黑屏，进入MySQL的bin目录，…

使用Navicat连接时报1251错误，如下图： 前言：解决Navicat连接MySQL错误1251的问题 Navicat是一款流行的数据库管理工具，它能够方便地连接和管理各种数据库。然而，有时候当我们尝试连接MySQL数据库时，可能…

在Mysql数据库出问题后，如果按照方法去解决，还不如直接删除重装，当然这里就要看自己的彻底删除MySQL数据库的方法对不对，后面成功彻底删除了MySQL数据库，配置好了MySQL数据库的系统环境变量，用Navicat软件连…

今天说一说haar分类算法。 首先介绍haar-like特征。haar-like的特征有边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。我们使用特征模板来表示特征的计算，如图所示： 这些特征分别对应着不同的矩阵以便于进行计算，比如对应的矩阵可以为，计算的最后 结果就是白色区域的像素值（…

目录 一、图像预处理 二、Haar 特征分类器 三、人脸检测程序 💡推荐 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击跳转到网站】 人脸检测与识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别…

传统的小波变换是在傅里叶变换的基础上演变而来，计算过程中存在着大量的卷积运算或是乘累加的计算，如若在硬件上实现，势必会消耗大量的寄存器资源，而且速度也上不去。提升小波又称为第二代小波，最早是由 Sweldens W.博…

一、简介 目标检测方法最初由Paul Viola [Viola01]提出，并由Rainer Lienhart [Lienhart02]对这一方法进行了改善。该方法的基本步骤为： 首先，利用样本（大约几百幅样本图片）的 harr 特征进行分类器训练，得到…

以下文章摘录自： 《机器学习观止——核心原理与实践》 京东： https://item.jd.com/13166960.html 当当：http://product.dangdang.com/29218274.html (由于博客系统问题，部分公式、图片和格式有可能存在显示问题，请参阅原书了解详情) 1.1.1 Haar-like feature …

专栏地址：『youcans 的图像处理学习课』 文章目录：『youcans 的图像处理学习课 - 总目录』 【youcans 的图像处理学习课】21. Haar 小波变换 1. 小波变换1.1 小波变换基本概念例程 17_1：常用小波族的图像 1.2 连续小波变换1.3 离散小波变换&a…

专栏地址：『youcans 的图像处理学习课』 文章目录：『youcans 的图像处理学习课 - 总目录』 【youcans 的图像处理学习课】22. Haar 级联分类器 3. Haar 特征及其加速计算3.1 Haar 特征3.2 Haar 特征值的计算3.3 积分图像3.4 基于积分图像加速计算 Haar 特…

本篇很大一部分内容借鉴了篇末所引用的优质博客~~ 小波可以认为是一个带通滤波器，只允许频率和小波基函数频率相近的信号通过。小波变换的基本思想是用一组小波函数和基函数表示一个函数或者信号。 haar小波变换 首先，以haar小波变换过程为例来理解小波…

文章目录 一、背景模板匹配（template matching）关键点检测角点检测 二、harris特征提取原理Harris Detector 的具体流程：harris特征的可复用性旋转尺度 scale亮度 illuminationview point 三、Viola Jones检测原理Harr-like特征提取积分图训练…

haarcascade是opencv自带的识别分类器，具体可寻找cv2文件夹，data目录下即可看到haarcascade拥有的各类检测器，如图 接下来依次说明每种xlm文件分别达成的检测 haarcascade_eye：检测睁开的眼睛 haarcascade_eye_tree_eyeglasses…

图像处理之图像检测与识别算法：Haar特征人脸检测基础理论 图像处理基础 图像的数字化与表示 在数字图像处理中，图像首先需要被转换为数字形式，这一过程通常通过图像传感器完成，如数码相机中的CCD或CMOS传感器。图像的数字化包括两个主要步骤：采样和量化。 采样 采样是…

1.Haar特征概述 Haar特征可以理解为卷积模板(如同prewitt、sobel算子，当然不完全一样)，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。特征模板内有白色和黑色两种矩形，定义该模板的特…

本篇博客引用论文： 【1】Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 【2】Robust Real-Time Face Detection 这两篇论文基本思想相似，只不过前一篇是应用于目标检测，后一篇是用于人脸检测。绝对的经典之作&#xff…

主要步骤：加载.xml文件 加载图片 计算Haar特征(由OpenCV完成)，对图片进行灰度处理 利用两个.xml文件检测，分别检测人脸及眼睛 通过绘制方框标出人脸及眼睛 其中haarcascade_frontalface_default.xml为脸部识别文件 其中haarcascade_eye.xml为…

目标 学习了解Haar 特征分类器为基础的面部检测技术将面部检测扩展到眼部检测等。 基础 以Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术(2001 年Paul_Viola 和Michael_Jones 提出)。它是基于机器学习的,通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_…

转自：https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/adaboost.html（脸书动不动上不去故转载）（主要看adaboost的例子、公式） 数据挖掘算法学习（八）Adaboost算法（例子好&a…

首先，说几点： 1、人脸检测就是在一幅图片中检测出有无人脸，人脸在图片中的哪块区域。通常人脸检测完了之后就交给人脸识别，具体识别是谁。 2、Haar-Adaboost进行人脸检测的流程如下： a,收集一批人脸图片(如20000张)和非…