cv2.CascadeClassifier什么意思
时间: 2023-05-24 11:07:01 浏览: 43
cv2.CascadeClassifier 是 openCV 中的一个类,用于检测图像中对象的边界框。它的作用是对输入的图像进行分类,分类器通过学习一个样本集中的正面和负面(可以认为是背景)的样本后,可以用来检测图像中是否有指定的目标。对于人脸检测、车牌识别等任务,常用的是Haar Cascade分类器。
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。