级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator 功能:读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗口的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calcCat,创建分类器特征的结构create函数. 目标级联矩形的分组函数groupRectangles 用load函数加载XML分类器文件具体步骤如下:                      {  PS:目前提供的分类器包括Haar分类器和LBP…

API说明: cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形 double scaleFactor = 1.1,//检测的尺度跳变量,这个值越大,某些尺寸的对象无法被检测,但检测更快 ,//有多少个重叠的检测标记才被认为有小 , //新版本中没用 Size minSize = Size(),//目标的最小尺寸 S…

#include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> using namespace std; using namespace cv; /** 函数声明 */…

在人脸检测中,CascadeClassifier 是一个类,该类的作用是(基于官方已经训练好的数据文件 .xml)实例化一个检测器. 1 类 CascadeClassifier 的概述 首先看一下该类的所有 形参.方法/函数.属性/变量. class CascadeClassifier(builtins.object) Methods defined here: __init__(self, /, *args, **kwargs) __new__(*args, **kwargs) from bu…

在本章中,我们将学习如何使用OpenCV使用系统相机捕获帧.org.opencv.videoio包的VideoCapture类包含使用相机捕获视频的类和方法.让我们一步一步学习如何捕捉帧 - 第1步:加载OpenCV本机库 在使用OpenCV库编写Java代码时,您需要做的第一步是使用loadLibrary()加载OpenCV的本机库.加载OpenCV本机库,如下所示. // Loading the core library System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBR…

一.概述 案例:使用opencv级联分类器CascadeClassifier+其提供的特征数据实现人脸检测,检测到人脸后使用红框画出来. API介绍:detectMultiScale( InputArray image, CV_OUT std::vector<Rect>& objects,double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, int flags = 0, Size minSize = Size(), Size maxSize =…

OpenCV支持的目标检測的方法是利用样本的Haar特征进行的分类器训练,得到的级联boosted分类器(Cascade Classification).注意,新版本号的C++接口除了Haar特征以外也能够使用LBP特征. 先介绍一下相关的结构,级联分类器的计算特征值的基础类FeatureEvaluator,功能包含读操作read.复制clone.获得特征类型getFeatureType,分配图片分配窗体的操作setImage.setWindow,计算有序特征calcOrd,计算绝对特征calc…

一.使用OpenCV训练好的级联分类器来识别图像中的人脸 当然还有很多其他的分类器,例如表情识别,鼻子等,具体可在这里下载: OpenCV分类器 import cv2 # 矩形颜色和描边 color = (0,0,255) # 红色框 strokeWeight = 1 # 线宽为 1 windowName = "Object Detection" img = cv2.imread("lena.jpg") # 加载检测文件 cascade = cv2.CascadeC…

# 介绍 级联分类器包括两个工作阶段:训练(traning),检测(detection).检测阶段在文档<objdetect module of general OpenCV documentation>中描述,在那篇文档中,给出了一些关于级联分类器的基本信息.本文主要说明如何训练一个级联分类器:准备训练数据,执行训练程序 # 重要提示 有两个程序用来训练级联分类器:opencv_haartraining 和 opencv_traincascade.后者是一个较新的版本,使用c++编写,基于o…

众所周知,opencv下有自带的供人脸识别以及行人检测的分类器,也就是说已经有现成的xml文件供你用.如果我们不做人脸识别或者行人检测,而是想做点其他的目标检测该怎么做呢?答案自然是自己训练一个特定的训练器.opencv里面比较常用的分类器有svm以及级联分类器,svm的训练以及分类很简单,这里不再赘述,这里谈谈级联分类器的训练.级联分类器可是好东西,opencv已经封装了多尺度检测方法(multiScaleDetector)以及绘制外接矩形的方法,这两个方法为目标检测提供了非常大的便利性.以下…