OpenCV + CPP 系列（卅九）图像特征提取（Haar特征）

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Haar特征介绍（Haar Like Features）

Haar特征介绍（Haar Like Features）

Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用黑色矩形像素和减去白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。

高类间变异性
低类内变异性
局部强度差
不同尺度
计算效率高

Viola提出的haar特征：
最原始的Haar-like特征在2002年的《A general framework for object detection》提出，四个基本特征结构，如下A，B，C，D所示。

扩展haar特征
在基本的四个haar特征基础上，文章《An extended set of Haar-like features for rapid object detection》对其做了扩展，将原来的4个扩展为14个。这些扩展特征主要增加了旋转性，能够提取到更丰富的边缘信息。

多尺度的Haar如：2x2、4x4、8x8、16x16、24x24等

归一化

参考：
https://blog.csdn.net/lanxuecc/article/details/52222369

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