opencv 生成分类器
时间: 2023-10-02 15:05:36 浏览: 78
要使用OpenCV生成分类器,您需要执行以下步骤:
1. 收集一些正面和负面的样本图像,并将它们分别放入两个文件夹中。正面图像应该是您想要检测的对象的图像,而负面图像应该是不包含对象的图像。
2. 安装OpenCV并打开一个命令行界面。
3. 运行以下命令以生成正面图像的列表文件:
`opencv_createsamples -img positive_image.png -bg negative_image.txt -info positive_info.lst -pngoutput`
这将使用positive_image.png作为正面图像,negative_image.txt作为负面图像列表,并将生成一个包含正面图像信息的positive_info.lst文件。
4. 运行以下命令以生成分类器:
`opencv_traincascade -data classifier -vec positive_info.vec -bg negative_image.txt -numPos 50 -numNeg 100 -numStages 10 -w 20 -h 20`
这将使用positive_info.vec作为正面图像信息,negative_image.txt作为负面图像列表,并将生成一个名为classifier的分类器。您可以根据需要调整其他参数,例如numPos和numNeg表示正面和负面样本的数量,numStages表示分类器的训练阶段数,w和h表示正面样本的宽度和高度。
5. 在训练过程完成后,您可以使用以下代码加载分类器并在图像中检测对象:
```python
import cv2
cascade = cv2.CascadeClassifier('classifier.xml')
img = cv2.imread('test_image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
objects = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
for (x, y, w, h) in objects:
cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)
cv2.imshow('Objects', img)
cv2.waitKey(0)
```
这将加载名为classifier.xml的分类器,并在test_image.png图像中检测对象。检测出的对象将用绿色矩形框出。您可以根据需要调整scaleFactor、minNeighbors和minSize等参数来优化检测结果。
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