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opencv 特征分析,OPENCV PCA主成分分析

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【opencv 特征分析,OPENCV PCA主成分分析】opencv提供了多少个descriptor1.hog 特征点？1.HOGDescriptor是opencv中的HOG描述符 。package com . nju pt . zhb . test；importorg，opencv. core . core；importorg ， opencv. core . mat；importorg，opencv. core . Mato frect；importorg 。opencv. core . point；importorg，opencv. core . rect；importorg，opencv. core . scalar；importorg，opencv. high GUI . high GUI；importorg 。opencv. obj detect . cascade classifier；////detectsfacesinimage 。

1、怎样使用OpenCV进行人脸识别1.2 。人脸识别人脸识别对人类来说很容易 。文档学习目标:OpenCV中有150多种颜色空间转换的方法，这里只讨论两种:HSV的色相范围为，饱和度范围为，取值范围为 。不同的软件使用不同的尺度 。如果您想将OpenCV值与它们进行比较，您需要将这些范围标准化 。HSV和HLV解释运行结果:这个程序的作用是检测蓝色目标 ， 同样，它也可以检测其他颜色目标的结果中的一定噪声 ， 这将在后面的章节中去除 。这是目标跟踪中最简单的方法 。

0最简单的方法:1 。滤波去噪2 。二值化可以根据直方图提取头部图像，但此时肯定有其他噪声3 。形态学-2特征 3 。BLOB分析1223 。在网上下载一个图像识别的源码分析 分析可能会有帮助 。
0整个项目的结构图:写DetectFaceDemo.java，代码如下:1 .HOGDescriptor是opencv中的HOG描述符 。2.您可以调用描述符setsvmDetector方法为用于分类hog 特征的SVM模型的系数赋值，这里的参数为HOG descriptor::getDefaultPeople Detector()时，采用系统默认参数 ， 因为这些参数是用很多图片训练出来的 。

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