cv.cascadeclassifier
时间: 2023-04-19 07:02:23 浏览: 109
cv.CascadeClassifier 是OpenCV中的一个类,用于目标检测和对象识别。该类是基于级联分类器(Cascade Classifier)的算法实现的,可以用于识别图像或视频中的人脸、车辆、行人等目标。级联分类器是一种基于机器学习的技术,利用AdaBoost算法训练出一系列弱分类器,并将这些弱分类器级联组成一个强分类器,以实现高效的目标检测。
相关问题
cv.CascadeClassifier的位置
cv.CascadeClassifier是OpenCV中用于对象检测的类,其位置取决于你安装OpenCV的路径和版本。一般来说,在Windows系统中,它的位置可能是类似于"C:\opencv\build\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml"这样的路径。在Linux系统中,它的位置可能是"/usr/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml"这样的路径。你需要根据你的实际情况来查找它的位置。
cv2.CascadeClassifier()是怎么用的
cv2.CascadeClassifier()是OpenCV中常用的一个级联分类器,主要用于目标检测和人脸识别。它可以根据给定的训练数据集来检测图像中的目标。
使用cv2.CascadeClassifier()需要先加载训练好的分类器文件,如下所示:
```
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
```
其中的‘haarcascade_frontalface_default.xml’是一个训练好的分类器文件,可以在OpenCV的官网下载到。
接下来,我们可以使用cv2.CascadeClassifier()来进行目标检测,如下所示:
```
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
```
其中的gray是输入的灰度图像,scaleFactor是用于调整图像大小的参数,minNeighbors是用于指定每个检测到的目标周围需要有多少个相邻的目标才能算作真正的目标,minSize是指定目标的最小尺寸。
最后,cv2.CascadeClassifier()会返回一个包含目标位置的列表,我们可以使用这个列表来对目标进行标记或者其他处理。