魏老师学生——Cecil：学习OpenCV-机器视觉之旅

基础OpenCV中的Haar级联检测 Aim：学习以Haar特征分类器为基础的面部检测技术； 将面部检测扩展到眼部检测。

基础

对象检测技术：基于机器学习，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个cascade_function，最后用它做对象检测。面部检测：算法先通过大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不带面部的图像）训练分类器从中提取特征。Haar特征类似卷积核，每个特征是一个值，等于黑色矩形中的像素值之和减去白色矩形中的像素值之和。使用所有可能的核心计算足够多的特征。（计算量：一个24×24的窗口有160000个特征）如何计算白色和黑色矩形内的像素和？算法使用积分图像大大简化求和运算。对于任何一个区域的像素和只需要对积分图像中的四个像素操作。如何从数十万个特征中选出最好特征？使用Adaboost。将每个特征应用于所有的训练图像。找出每个特征能够区分出正样本和负样本的最佳阈值。必须选取错误率最低的特征，说明它们是检测面部和非面部图像最好的特征。最终的分类器是所有弱分类器的加权和。弱分类器不足以对图像进行分类，但是与其他分类器联合以后就变成很强的分类器。最后从160000个特征减少到6000个特征。如何继续降低特征数？只需要证明不是面部区域的部分，直接抛弃此部分，从而降低时间复杂度。级联分类器：将特征分成不同组，在不同的分类阶段逐个使用。对每个窗口进行不同级别的检测，只有通过当前级别才能进入下级检测。只有通过所有级别的检测才被认为是面部区域。算法将6000个特征分为38阶段，前五个阶段特征数分别是1、10、25、25、50.

OpenCV中的Haar级联检测

OpenCV自带训练器和检测器。也可以使用OpenCV自己构建，训练一个分类器检测物体（飞机坦克等等） OpenCV包含很多已经训练好的分类器：面部、眼睛、微笑等。 创建一个面部和眼部检测器

加载需要的XML分类器，以灰度格式加载输入图像或视频。在图像中检测面部，一旦检测到面部就返回面部所在的矩形区域Rect（x,y,w,h），然后对此矩形区域创建一个ROI在其中进行眼部检测。 #coding=utf-8 import cv2 import numpy as np face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml') img=cv2.imread('./image2/123.jpg') gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize) faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1,15) for (x,y,w,h) in faces: img=cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) roi_gray=gray[y:y+h,x:x+w] roi_color = img[y:y + h, x:x + w] eyes=eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) cv2.imshow('img',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()