cv2.CascadeClassifier内部算法
时间: 2023-06-27 07:04:53 浏览: 43
OpenCV中的CascadeClassifier是基于Haar特征和级联分类器的人脸检测算法。级联分类器是一种基于AdaBoost算法的分类器,可以将多个弱分类器级联起来形成一个强分类器。而Haar特征是由矩形区域的灰度值组成的,可以用来描述图像中的纹理、边缘和色彩等信息。
CascadeClassifier的具体算法可以分为以下几个步骤:
1. 加载Haar特征分类器模型文件:CascadeClassifier首先会读取一个xml文件,这个文件包含了训练好的Haar特征分类器模型,通过这个模型可以判断图像中是否存在人脸。
2. 图像预处理:CascadeClassifier在检测人脸之前,会先对输入的图像进行一些预处理操作,如灰度化、直方图均衡化等。
3. 特征提取:CascadeClassifier采用滑动窗口的方式在图像中扫描,对每个窗口提取Haar特征。
4. AdaBoost分类器:将提取出的Haar特征输入到级联分类器中,通过多个弱分类器的级联来得到最终的分类结果。
5. 非极大值抑制:为了避免检测到重复的人脸,CascadeClassifier会对检测到的人脸框进行非极大值抑制,只保留得分最高的人脸框。
以上就是CascadeClassifier内部的算法流程。
相关问题
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。
cv2.CascadeClassifier
cv2.CascadeClassifier 是 OpenCV 中的一个类,用于检测图像中的物体。它是基于训练好的级联分类器 (cascade classifier) 模型进行检测的。它可以识别人脸、眼睛、人体等物体。该类具有多种检测方法,比如 Haar 分类器、 LBP(Local Binary Pattern) 分类器等。