6-6 Haar特征3

B区域是包含AB这样两部分的。C区域是包含A和C这样两部分的。B区域和C区域它描述的是一个横条和一个竖条。D区域是四个方块之和。

#haar 1 什么是haar? 特征 = 像素 运算 -》结果 (具体值 向量 矩阵 多维)
# 2 如何利用特征 区分目标? 阈值判决
# 3 得到判决? 机器学习
# 1 特征 2 判决 3 得到判决

# 公式推导 1 -2
# 特征 = 整个区域*权重1 + 黑色*权重2 = (黑+白) * 1 +黑* (-2) =
# = 黑+白-2黑 = 白-黑

# 1 haar模板 上下 左右 image size 模板 size 100*100 10*10 100次 step = 10
# 1 100*100 2 10*10 3 step 10 4 模板1
# 模板 滑动 缩放 10*10 11*11 20级
# 举例 10808720 step2 10*10
# 计算量 = 14模板*20缩放* (1080/2*720/2) * (100点+- ) = 50-100亿
# (50-100) *15 = 1000亿次

# A 1 B 1 2 C 1 3 D 1 2 3 4
# 4 = A-B-C+D = 1+1+2+3+4-1-2-1-3 = 4 (3+-)