OpenCV自带的分类器
时间: 2024-06-02 21:12:41 浏览: 64
OpenCV自带的分类器是指用于目标检测的预先训练好的分类器模型,常用于人脸识别、车辆识别等领域。这些分类器模型基于机器学习算法,如Haar特征分类器、LBP特征分类器和HOG特征分类器等。这些分类器模型已经经过大量的训练和优化,可以用于快速而准确地检测出目标物体。在OpenCV中,可以使用cv::CascadeClassifier类来加载和使用这些分类器模型。
相关问题
opencv自带的一个面部识别分类器
OpenCV自带的一个面部识别分类器是级联分类器(Cascade Classifier)。这个分类器可以用来进行人脸检测和识别。你可以使用`cv2.CascadeClassifier`方法来创建一个级联分类器对象,并且使用`.detectMultiScale`方法来检测图像或视频中的人脸位置坐标。在代码中,你可以指定级联分类器的XML文件路径,比如`haarcascade_frontalface_default.xml`。然后,使用`.detectMultiScale`方法对图像进行人脸检测,返回的结果是人脸位置的坐标(x,y,w,h)。你可以使用这些坐标来在图像中绘制人脸框并进行人脸识别。同时,你还可以使用`.putText`方法在人脸框上添加文字。这样,你就可以实现基本的人脸检测和识别功能了。 [2 [3<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [opencv(人脸检测和识别)](https://blog.csdn.net/mrjiale/article/details/81190139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [opencv 实现人脸检测(级联分类器)](https://blog.csdn.net/weixin_59605625/article/details/126608412)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
python opencv分类器下载
你可以在下面的链接中下载Python版本的OpenCV口罩检测分类器:。
此外,你也可以在官方文档中找到关于训练级联分类器的更多信息:。
通过下面的Python代码,你可以测试训练得到的分类器的检测效果:
```python
import cv2
# opencv自带人脸识别人分类器
face_detector = cv2.CascadeClassifier('OpenCV_xml\\haarcascade_frontalface_default.xml')
# 训练好的口罩检测分类器
mask_detector = cv2.CascadeClassifier('D:\\classifier\\xml\\cascade.xml')
video = cv2.VideoCapture(0)
while True:
# 读取摄像头
flag, img = video.read()
# 转灰度
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人脸
faces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.05, 3)
for (x1, y1, w1, h1) in faces:
face = img[y1:y+h, x1:x+w # 裁剪坐标
# 检测口罩
mask_face = mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 4)
for (x2, y2, w2, h2) in mask_face:
# 画矩形框
cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2+w2, y2+h2), (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('mask', img)
cv2.waitKey(5)
video.release()
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码使用了OpenCV的人脸识别分类器和训练好的口罩检测分类器,可以实时检测摄像头中的人脸并识别是否佩戴口罩。你可以根据需要对代码进行修改和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python口罩识别检测全网最全OpenCV训练分类器具体步骤(以训练口罩检测分类器为例)附分类器和数据集下载...](https://blog.csdn.net/meenr/article/details/115825671)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]