opencv中的分类器下载
时间: 2023-11-13 15:32:59 浏览: 29
OpenCV的分类器可以在以下网站下载:
1. OpenCV官方网站:https://opencv.org/releases/
2. GitHub上的OpenCV目录:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
3. Kaggle竞赛网站:https://www.kaggle.com/opencv/haarcascades
4. SourceForge:https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-data/
5. Google Drive:https://drive.google.com/drive/folders/1pcwqB3KoGZJNnE2QGtKjJ1nRz9EqKvSR?usp=sharing
注意:不同的分类器适用于不同的应用场景,例如人脸检测、眼睛检测、车牌检测等。在下载分类器时,需要根据实际需要选择合适的分类器。
相关问题
opencv 级联分类器下载地址
很抱歉,我无法提供具体的下载地址。但是你可以通过以下步骤来获取OpenCV的级联分类器:
1. 首先,你需要安装OpenCV库。你可以在OpenCV官方网站上下载适合你操作系统的安装包,并按照官方文档进行安装。
2. 安装完成后,你可以在OpenCV的安装目录中找到级联分类器的文件夹。通常在以下路径下:
- Windows: `<OpenCV安装目录>\build\etc\haarcascades`
- Linux: `/usr/share/opencv/haarcascades/`
- macOS: `/usr/local/Cellar/opencv/<版本号>/share/opencv4/haarcascades/`
3. 在级联分类器文件夹中,你可以找到一些已经训练好的分类器文件,如人脸检测器(`haarcascade_frontalface_default.xml`)等。
4. 你可以将这些分类器文件复制到你的项目中,并使用OpenCV提供的函数进行加载和使用。
希望对你有所帮助!
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%"]
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