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
时间: 2024-02-28 08:53:17 浏览: 28
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。
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