cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 2)参数的含义
时间: 2024-04-28 12:26:58 浏览: 6
detectMultiScale()是OpenCV中级联分类器检测目标的函数,其中的参数含义如下:
- gray:输入的灰度图像。
- 1.3:表示每次图像尺寸减小的比例,默认情况下为1.1,如果设置为较大的值,可以加快检测速度,但可能会错过一些检测目标。
- 2:表示每个目标至少被检测到的次数,如果设置为较小的值,可以增加检测的灵敏度,但也可能导致误报率的增加。
因此,这里的参数设置为(灰度图像,1.3,2),表示使用灰度图像作为输入,在每次检测时将图像大小缩小1.3倍,每个目标至少被检测到2次。
相关问题
可以编写python代码吗
当然可以,以下是一个使用 Python 和 OpenCV 库实现九宫格人车识别的简单示例代码:
```python
import cv2
# 加载人和车的分类器模型
person_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_fullbody.xml')
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml')
# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')
# 将图片转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 检测人和车
people = person_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)
# 在图片上绘制人和车的矩形框
for (x, y, w, h) in people:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
for (x, y, w, h) in cars:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
# 显示图片
cv2.imshow('image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
请注意,这只是一个简单的示例,实际场景中可能需要更复杂的算法和模型来实现更准确的人车识别。
写一段代码使用Haar级联分类器进行车辆检测,并且用矩形框框出检测到的车辆,最后显示图片,Python语言
好的,以下是使用OpenCV实现的简单示例代码:
```python
import cv2
# 加载Haar级联分类器
car_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml')
# 读取图片
img = cv2.imread('car.jpg')
# 将图片转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 使用分类器进行车辆检测
cars = car_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
# 在检测到的车辆周围画矩形框
for (x,y,w,h) in cars:
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
# 显示图片
cv2.imshow('Car Detection',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
需要注意的是,这里使用的是OpenCV自带的Haar级联分类器,如果要获得更好的检测效果,需要选择合适的分类器并进行训练。