Harr级联分类器介绍

Harr级联分类器是一种被广泛应用于计算机视觉领域的特征检测算法。它是通过将多个特征检测器串联起来来实现物体识别的。该算法的基本思想是使用一系列的 Haar 小波特征来对物体进行分类。具体来说，对于一张图像，Haar 小波特征能够测量出这张图像中不同区域的亮度变化情况，并且生成一组数值化的特征向量。通过对这些特征向量进行训练和分类，Harr级联分类器可以实现对不同物体的区分和识别。

相关问题

opencv的Harr级联分类器有哪些

OpenCV中提供了许多经过训练的Haar级联分类器，包括但不限于以下几种：

1. 人脸检测器（frontalface_default.xml、frontalface_alt.xml、frontalface_alt2.xml等）
2. 眼部检测器（eye.xml、eye_tree_eyeglasses.xml等）
3. 鼻子检测器（nose.xml）
4. 嘴部检测器（mouth.xml）
5. 身体检测器（haarcascade_fullbody.xml、haarcascade_upperbody.xml、haarcascade_lowerbody.xml等）

这些级联分类器文件都可以在OpenCV的安装目录下的data文件夹中找到。

harr级联使用中的关键语句的使用和返回值

在使用Haar级联进行目标检测时，关键语句包括：

1. 加载级联分类器模型

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

这个语句会从指定的XML文件加载级联分类器模型，准备用来识别人脸。

2. 对图像进行灰度化处理

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

这个语句会将原图像转换为灰度图像，方便后续处理。

3. 识别人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

这个语句会对灰度图像进行级联分类器模型的识别，返回识别到的人脸区域的坐标和大小信息。其中，scaleFactor参数表示每次缩小图像的比例因子，minNeighbors参数表示每个候选框至少要有多少个邻居才能被认为是人脸，minSize参数表示识别到的人脸区域的最小尺寸。

4. 绘制人脸框

for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

这个语句会在原图像上绘制矩形框，标记出识别到的人脸区域。其中，(x, y)表示矩形框左上角的坐标，(x + w, y + h)表示矩形框右下角的坐标，(0, 255, 0)表示矩形框的颜色，2表示矩形框的线宽。

以上是Haar级联使用中的关键语句。它们的返回值主要是识别到的人脸区域的坐标和大小信息，以及绘制了矩形框的原图像。