OpenCV学习笔记(二十七)——基于级联分类器的目标检测objdect
来源:互联网 发布:2017淘宝手机店铺装修 编辑:程序博客网 时间:2024/05/24 03:10
1)加载级联分类器
调用CascadeClassifier类成员函数load实现,代码为:
- CascadeClassifier face_cascade;
- face_cascade.load("haarcascade_frontalface_alt.xml");
2)读取视频流
这部分比较基础啦~~从文件中读取图像序列,读取视频文件,读取摄像头视频流看过我之前的文章,这3种方法应该了然于心。
3)对每一帧使用该分类器
这里先将图像变成灰度图,对它应用直方图均衡化,做一些预处理的工作。接下来检测人脸,调用detectMultiScale函数,该函数在输入图像的不同尺度中检测物体,参数image为输入的灰度图像,objects为得到被检测物体的矩形框向量组,scaleFactor为每一个图像尺度中的尺度参数,默认值为1.1,minNeighbors参数为每一个级联矩形应该保留的邻近个数(没能理解这个参数,-_-|||),默认为3,flags对于新的分类器没有用(但目前的haar分类器都是旧版的,CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING利用Canny边缘检测器来排除一些边缘很少或者很多的图像区域,CV_HAAR_SCALE_IMAGE就是按比例正常检测,CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT只检测最大的物体,CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH只做初略检测),默认为0.minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。这里调用的代码如下:
- face_cascade.detectMultiScale( frame_gray, faces, 1.1, 2, 0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE, Size(30, 30) );
4)显示目标
这个也比较简单,调用ellips函数将刚才得到的faces矩形框都显示出来
更进一步,也可以在得到的每一幅人脸中得到人眼的位置,调用的分类器文件为haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml,先将脸部区域选为兴趣区域ROI,重复上诉步骤即可,这里就不详细介绍了。当然,感兴趣的朋友也可以试试其他的xml文件作为分类器玩一下啊,感觉LBP特征虽然xml文件的大小很小,但效果还可以,不过我没有做过多的测试。光说不练假把式,最后贴上效果图和源代码的下载地址
代码下载地址:http://download.csdn.net/detail/yang_xian521/3800468
原文地址:http://blog.csdn.net/yang_xian521/article/details/6973667
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