OpenCV自定义分类器教程：性别识别实战与步骤详解

本文主要介绍了如何使用OpenCV（开源计算机视觉库）来训练自己的分类器，特别针对图像识别和跟踪任务，如性别识别中的面部检测与五官定位。作者分享了自己在实践过程中遇到的问题和解决过程，强调了级联分类器在目标检测中的关键作用，其原理是通过级联多个简单的分类器，逐层筛选出可能的目标区域。 首先，作者回顾了目标检测的基本步骤，这是由Paul Viola和Rainer Lienhart提出的，包括以下三个主要部分： 1. 样本创建：训练样本包括正样本（目标对象）和负样本（非目标区域）。正样本用于模型学习目标特征，而负样本则由不包含目标特征的其他图片组成。负样本的收集通常通过创建背景描述文件，这是一个文本文件，记录每个负样本图片的文件路径。 2. 训练分类器：这里提到的分类器主要是级联分类器，使用Boosting技术（如Discrete Adaboost、Real Adaboost、Gentle Adaboost或Logitboost）来训练。级联结构允许模型在早期阶段快速排除大部分非目标区域，提高了检测效率。 3. 目标检测：训练好的分类器用于实际图像中的目标检测。搜索窗口会在不同比例大小下移动，以适应目标物体的不同尺寸，确保对未知大小的目标物体也能准确检测。 文章还提到了训练过程中可能遇到的问题及解决方案，以及作者对无忌等热心人士的感激之情。这篇文章为初学者提供了一种实用的方法，指导他们如何利用OpenCV进行分类器的训练和应用，尤其适合那些希望在人脸识别等领域开展项目的人。