特征金字塔实现目标检测的代码
时间: 2023-07-02 14:17:20 浏览: 53
以下是使用特征金字塔实现目标检测的代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
# 加载图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 定义目标检测器
detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 定义金字塔参数
scale_factor = 1.2
min_neighbors = 5
min_size = (30, 30)
# 定义特征金字塔
while True:
# 缩放图片
img_scaled = cv2.resize(img, None, fx=scale_factor, fy=scale_factor, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
# 检测目标
faces = detector.detectMultiScale(img_scaled, minNeighbors=min_neighbors, minSize=min_size)
# 绘制检测结果
for (x, y, w, h) in faces:
cv2.rectangle(img, (int(x/scale_factor), int(y/scale_factor)), (int((x+w)/scale_factor), int((y+h)/scale_factor)), (0, 0, 255), 2)
# 显示结果
cv2.imshow('image', img)
k = cv2.waitKey(30) & 0xff
if k == 27:
break
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个示例中,我们首先加载了一张图片,然后定义了一个目标检测器,这里我们使用了OpenCV自带的Haar级联分类器。接着我们定义了金字塔参数,包括缩放因子、最小邻居数和最小尺寸等。最后我们定义了一个特征金字塔的循环,每次将图片缩放一定比例,然后使用目标检测器检测目标,最后在原图上绘制检测结果并显示。