问题标签 [haar-wavelet]

我一直在尝试找到一个经过 HAAR 训练的数据集（OpenCV/C++），用于使用手指进行计数。我确实找到了很多用于手部识别的训练数据集，但到目前为止还没有找到手指计数。有没有众所周知的资源？

任何链接都非常感谢。谢谢！

我有一个函数可以计算图像的 haar 变换。现在我将图像的像素值直接传递给 haar 函数进行计算。我没有在 LL 子带中恢复原始图像。请帮我看看有什么问题。我非常确定 harr 变换计算是正确的。但我不确定要传递什么值。请帮忙

我想对彩色图像应用 haar 变换。为此，我必须分别对红色、绿色和蓝色分量应用 haar 函数。现在根据我的理解，哈尔函数是平均和差分。因此，在某些情况下（在执行差分时），红色、蓝色和绿色分量值变为负值。一旦我得到负值，我就无法映射到 r/g/b 组件。如何解决这个问题呢。我在 JAVA 中实现 haar 函数。此外，我没有使用任何库来计算 harr 转换。请帮忙。

在隐写术中，最低有效位 (LSB) 替换方法将秘密位嵌入覆盖介质中的位，例如图像像素。在一些方法中，对图像进行离散小波变换（DWT）并将秘密比特嵌入到DWT系数中，然后使用逆变换来重建隐写图像。

但是，DWT 产生浮点系数，对于 LSB 替换方法，需要整数值。我读过的大多数论文都使用 2D Haar Wavelet，但是，他们并不清楚他们的方法。我已经看到变换是根据低通和高通滤波器（浮点变换）定义的，或者取对值的和和差，或者平均差和平均差等。

更明确地说，无论是在正向变换还是在逆变换中（但不一定都取决于所使用的公式），最终会出现浮点数。我不能将它们用于系数，因为替换不起作用，并且我不能将它们用于重建像素，因为图像需要整数值进行存储。

例如，让我们考虑一对像素，A并B作为一维数组。低频系数由和定义，即 ，s = A + B而高频系数由差定义，即d = A - B。然后我们可以用B = (s - d) / 2和重建原始像素A = s - B。然而，在对系数进行任何位旋转之后，s - d可能不再是甚至重建像素的浮点值。

对于 2D 情况，1D 变换分别应用于行和列，因此最终会在某处发生除以 4。这可能导致浮点余数为 0.00、0.25、0.50 和 0.75 的值。我只遇到过一篇解决这个问题的论文。其余的在他们的方法上非常模糊，我很难复制它们。然而，DWT 已被广泛用于图像隐写术。

我的问题是，由于我读过的一些文献没有启发性，这怎么可能呢？如何使用引入浮点值的转换，而整个隐写术方法需要整数？

理想情况下，我希望找到具有与多个小波类别（如 GSL）的简单、直接接口的东西，但它具有允许我在专有软件中使用它的许可证。这里的最佳答案列出了 10 个 Wavelet 库，但是除了一个之外，其他所有库都在 GPL 下获得许可，而且那个似乎不是有点重量级的，小波计算包含在更大的图像处理功能中（我没有这样做）。无论如何，我希望有更多的选择。

我还发现了这个，它看起来很酷，但它假定一个支持 cuda 的 GPU，我不能假设。

我了解前向平稳小波变换以及它是如何在对角线、垂直和水平分量上实现的。事实上，我已经实现了。我不明白的是，在给定垂直、对角线和水平分量的情况下，计算图像的逆平稳小波变换的算法到底是什么？我一直无法找到该算法的简单解释，如果有人能提供帮助，我将不胜感激。

我正在做一个面部特征检测项目，我确实使用带有Haarcascade xml文件的OpenCv检测眼睛、鼻子和嘴巴。但是，我想要眼睛和嘴角点和鼻子中心。目标是用它来预测情绪。我发现这个链接显示了它是如何工作的，我需要使用 JAVA 来获得这个结果。任何人都可以帮助我吗？

提前致谢。

http://cmp.felk.cvut.cz/~uricamic/flandmark/

在这一部分中，我们接收面部图像并在面部上绘制矩形：

OpenCV Haar 级联分类器似乎使用 24x24 人脸图像作为其正向训练数据。我对此有两个问题：

• 除了更大的训练图像需要更多的处理之外，选择训练图像大小的考虑因素是什么？
• 对于非方形图像，有些人选择将一个维度保持在 24 像素，并根据需要扩展另一个维度（例如 100-200 像素）。这是正确的策略吗？
• 如何决定训练图像的大小（这是问题 1 的变体）

我想问如何在 blob（findcontours）上检测人类或行人？我尝试学习如何使用 findcontours() 来检测框架上的任何对象，如下所示：

现在我想知道如何检测人类？我需要用猪吗？还是哈尔？如果是，我需要使用它们，如何使用它们？任何教程来学习如何使用它？因为我很好奇！当我学习 OpenCV 时非常有趣！太上瘾了！:))

无论如何，我会很感激这里的任何帮助，谢谢。:)

我的任务

1. 我有一个 haar 过滤器，例如 [1][-1]
2. 我有一个图像，例如
- - [a][b][c][d]
- - [e][f][g ][h]
3. 我想对图像进行小波变换，得到以下结果：
- - 第 1 步：
- - - [mean(a,b)][mean(c,d)][ab][ cd]
- - - [mean(e,f)][mean(g,h)][ef][gh]
- - 重命名：--- 只是为了清晰的呈现
- - - [a'][b'] [c'][d']
- - - [e'][f'][g'][h']
- - 第 2 步：
- - - [mean(a',b')][a'-b '][c'][d']
- - - [mean(e',f')][e'-f'][g'][h']
4. 第 2 步的结果就是我想要的。

问题
我发现Matlab中有一个关于小波应用的工具箱。
我使用了这个命令 [cA,cH,cV,cD] = dwt2(I,'haar'); 输出 cV 接近但不是我想要的。
所以我想问一下，我怎样才能以简单的方式在 Matlab 中执行我的任务，这意味着我可以使用一些内置工具来执行这项任务。

我的方式

这就是我正在做的，有没有更简单的方法？