在OpenCV中,data文件夹中的haarcascades子文件夹,包含了预训练的Haar级联分类器,这些分类器主要用于通过计算图像中的Haar特征,来实现目标检测任务。比如,最常见的就是人脸检测。以下是使用这些预训练的Haar级联分类器进行人脸检测的基本步骤(以Python为例): 加载分类器: 首先,你需要加载预训练的人脸或其他对象的Haar分...
importcv2importtkinterastkfromtkinterimportfiledialogdefimg_test():# 获取选择文件路径# 实例化root=tk.Tk()root.withdraw()# 获取文件或文件夹的绝对路径路径returnfiledialog.askopenfilename()defhaar_detection():face_path='haarcascades\\haarcascade_frontalface_default.xml'eye_path='haarcascades\\haarcascade_...
基础 使用Haar基于特征的级联分类器记性物体检测是一个很有效的物体检测方法。它是一个基于机器学习的方法,从大量积极和消极的图像里训练一个级联函数。然后用来在其他图像里检测物体。 这里我们来做面部识别,初始状态下,算法需要大量积极图像(面部的图像)和消极图像(没有面部的图像)来训练分类器。然后我们需要从里面提...
这里我们介绍的XML文件,就是OpenCV自带的检测器,在OpenCV 3的库文件中会包含一个文件夹haarcascades,在我的电脑上路径为D:\Anaconda\pkgs\opencv-3.3.1-py36h20b85fd_1\Library\etc\haarcascades。在这个文件夹下包含了OpenCV的人脸检测的XML文件,这些文件可用于检测静止图像,视频和摄像头所得到图像中的人脸。除此...
在OpenCV中主要使用了两种特征(即两种方法)进行人脸检测,Haar特征和LBP特征。 在OpenCV中,使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容: 上图中文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog...
opencv/data/haarcascades at master · opencv/opencv · GitHub 要下载微笑Haarcascades,请单击haarcascade_smile.xml文件。以原始格式打开它,右键单击并保存。 步骤 要检测图像中的微笑,您可以按照以下步骤操作 - 导入所需的库。在以下所有示例中,所需的 Python 库是OpenCV。确保您已经安装了它。
OpenCV安装包里自带有已经训练好的人脸分类器“haarcascade_frontalface_alt.xml”,位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里,我们可以直接拿来使用,检测效果还可以接受。这个文件夹下还有其他一些分类器,像左右眼、上身、笑脸检测等等。 检测的基本原理
本文介绍的人脸检测使用OpenCV自带的Haar特征检测,训练好的模型的存放网址为:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades ,如下图: 笔者将会介绍其中的人脸检测(haarcascade_frontalface_default.xml)和猫脸检测(haarcascade_frontalface.xml)。
级联,也就是强分类器的强强联手。把强分类器级联到一起,提高准确率 检测方法 利用haar特征,结合级联分类器进行鼠标检测: Haar分类器 = Haar-like特征 + 积分图方法 + AdaBoost +级联 检测目标选择 选择特征明显的物体(颜色和轮廓) 样本构建方法 样本分为正样本(有目标)、负样本(无目标) ...
2.1、基于haar cascades分类器实现 参考opencv官方中face detect的介绍,关于使用基于Haar特征的级联分类器进行对象检测是Paul Viola和Michael Jones在其论文“使用简单特征的增强级联进行快速对象检测”中于2001年提出的一种有效的对象检测方法。 import cv2 ...