pico:实时物体检测的简约框架（带有预训练的面部检测器）

基于像素强度比较的对象检测（pico） 该存储库包含用于实时面部检测的代码。 观看演示视频，为以获得更好的主意。 pico框架是标准Viola-Jones方法的修改。 基本思想是在所有合理的位置和比例下，使用级联的二元分类器扫描图像。 如果图像区域成功通过了级联的所有成员，则将其分类为感兴趣的对象。 每个二元分类器由一组决策树组成，在它们的内部节点中具有像素强度比较作为二元测试。 这使检测器能够以很高的速度处理图像区域。 有关详细信息，请参见 。 pico的一些亮点是： 处理速度快； 在检测之前无需进行图像预处理； 无需计算积分图像，图像金字塔，HOG金字塔或任何其他类似的数据结构； 树的内部节点中的所有二进制测试都基于相同的特征类型（VJ框架中不是这种情况）； 该方法可以轻松修改，以快速检测平面内旋转的物体。 可以说， pico的主要局限性还在于它的简单性：当对象类的外