编写一段python代码,输入图片,输出大小、格式、背景相同的图片。用于级联分类器训练的正样本
时间: 2023-04-09 14:05:03 浏览: 64
非常感谢您的提问。以下是您所需要的 Python 代码:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('input_image.jpg')
# 获取图片大小和格式
height, width, channels = img.shape
img_format = 'JPEG' if channels == 3 else 'PNG'
# 获取图片背景颜色
background_color = tuple(img[0, 0])
# 创建新图片
new_img = cv2.copyMakeBorder(img, 0, 0, 0, 0, cv2.BORDER_CONSTANT, value=background_color)
# 保存新图片
cv2.imwrite('output_image.jpg', new_img, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
```
这段代码可以读取输入图片,获取其大小、格式和背景颜色,然后创建一个新的图片,大小、格式和背景颜色与输入图片相同,并将其保存为输出图片。这个代码可以用于级联分类器训练的正样本。
相关问题
使用python语言生成用于级联分类器正样本资源的记录文件.txt的代码
以下是一个示例代码:
```
import os
# 指定正样本资源文件夹路径
pos_dir = 'path/to/positive/images/folder'
# 指定输出记录文件路径
output_file = 'path/to/record/file.txt'
# 打开输出记录文件,如果文件不存在则创建新文件
with open(output_file, 'w') as f:
# 遍历正样本资源文件夹中的所有文件
for filename in os.listdir(pos_dir):
# 获取文件的绝对路径
abs_path = os.path.join(pos_dir, filename)
# 写入记录文件中,格式为“文件路径 1”(空格分隔)
f.write(abs_path + ' 1\n')
```
这个代码使用了`os.listdir`函数遍历正样本资源文件夹中的所有文件,并生成了一个以文件路径和标签(此处为“1”表示正样本)空格分隔的记录,写入到指定的输出文件中。你需要将代码中的`pos_dir`和`output_file`变量分别指定为你的正样本资源文件夹路径和输出记录文件路径。
写一段代码,在训练Haar级联分类器时用于生成正负样本的向量描述文件
以下是一个简单的Python代码示例,用于生成正负样本的向量描述文件:
```python
import cv2
# 计算Haar特征值并生成向量描述文件
def calculate_features(img, roi):
# 创建Haar特征分类器
haar_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
# 将ROI区域转换成灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测ROI区域中的人脸
faces = haar_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3, minNeighbors=5)
# 如果没有检测到人脸,则返回None
if len(faces) == 0:
return None
# 获取第一个检测到的人脸
x, y, w, h = faces[0]
# 提取人脸区域
face_roi = gray[y:y+h, x:x+w]
# 缩放人脸区域到指定大小
face_roi = cv2.resize(face_roi, (24, 24))
# 计算Haar特征值
haar_features = cv2.HOGDescriptor((24,24), (8,8), (4,4), (8,8), 9).compute(face_roi)
# 将Haar特征值转换成向量形式
features_vec = haar_features.ravel()
return features_vec
# 生成正样本向量描述文件
def generate_positive_samples(img_path, roi):
# 读取图像
img = cv2.imread(img_path)
# 计算Haar特征值
features_vec = calculate_features(img, roi)
# 如果没有检测到人脸,则返回None
if features_vec is None:
return None
# 将特征向量保存到文件中
with open('positive_samples.vec', 'a') as f:
f.write('{} 1 '.format(len(features_vec)))
for i in range(len(features_vec)):
f.write('{} '.format(features_vec[i]))
f.write('\n')
# 生成负样本向量描述文件
def generate_negative_samples(img_path):
# 读取图像
img = cv2.imread(img_path)
# 随机选择一个区域作为负样本
x = np.random.randint(img.shape[1] - 24)
y = np.random.randint(img.shape[0] - 24)
roi = [x, y, 24, 24]
# 计算Haar特征值
features_vec = calculate_features(img, roi)
# 如果没有检测到人脸,则返回None
if features_vec is None:
return None
# 将特征向量保存到文件中
with open('negative_samples.vec', 'a') as f:
f.write('{} 0 '.format(len(features_vec)))
for i in range(len(features_vec)):
f.write('{} '.format(features_vec[i]))
f.write('\n')
# 生成正样本向量描述文件
generate_positive_samples('positive.jpg', [100, 100, 200, 200])
generate_positive_samples('positive2.jpg', [50, 50, 150, 150])
# 生成负样本向量描述文件
for i in range(100):
generate_negative_samples('negative.jpg')
```
这段代码中,我们首先定义了一个函数`calculate_features`,用于计算Haar特征值并将其转换成向量形式。然后,我们定义了两个函数`generate_positive_samples`和`generate_negative_samples`,分别用于生成正样本和负样本的向量描述文件。在`generate_positive_samples`函数中,我们首先读取图像,然后调用`calculate_features`函数计算Haar特征值,最后将特征向量保存到文件中。在`generate_negative_samples`函数中,我们随机选择一个图像区域作为负样本,然后同样调用`calculate_features`函数计算Haar特征值,并将其保存到文件中。最后,我们调用这两个函数来生成正负样本的向量描述文件。