Opencv级联分类器详解

一、Opencv级联分类器源码

Opencv级联分类器是指一种基于Haar特征的分类器，在计算机视觉领域中有着广泛应用。Opencv级联分类器的源码可以在官方网站上进行下载，由于其开源特点，所有人都可以使用、修改、发布、复制。

//使用Opencv级联分类器进行人脸检测
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    //加载分类器
    CascadeClassifier face_cascade;
    face_cascade.load("./haarcascade_frontalface_alt2.xml");

    //读取图片
    Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (img.empty())
    {
        cout << "图片读取失败!" << endl;
        return -1;
    }

    //检测人脸
    vector<Rect> faces;
    face_cascade.detectMultiScale(img, faces, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(30, 30));

    //标出人脸位置
    for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
    {
        rectangle(img, faces[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    //显示结果
    namedWindow("result", WINDOW_NORMAL);
    imshow("result", img);
    waitKey(0);
    return 0;
}

上述代码是一个使用Opencv级联分类器进行人脸检测的例子。在该例子中，首先使用CascadeClassifier类加载了分类器的XML文件，然后通过它的detectMultiScale()函数对图片进行检测，返回检测到的人脸的矩形框，最后使用rectangle()函数将矩形框画出来。

二、Opencv级联分类器优缺点

Opencv级联分类器有着如下优点：

• 能够快速地进行目标检测。
• 可对多种类别的目标进行检测。
• 模型文件体积小，适合在嵌入式系统中使用。
• 不需要手动选择特征。

而其缺点主要有：

• 分类器设置参数较多，需要大量实验和调整。
• 准确率与训练数据量、图片质量等因素有关，影响因素多且难以确定。

三、Opencv级联分类器作用

Opencv级联分类器主要作用是对图像进行目标检测，特别是在人脸、车牌、行人等领域有着广泛应用。它通常被用于实时视频监控、人脸识别、安防监控等场景。

四、Opencv级联分类器使用

Opencv级联分类器的使用相对简单，只需要加载分类器XML文件，然后通过其detectMultiScale()函数对图片进行检测即可。下面是一个使用级联分类器进行车牌检测的例子。

//使用Opencv级联分类器进行车牌检测
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
    //加载分类器
    CascadeClassifier plate_cascade;
    plate_cascade.load("./haarcascade_russian_plate_number.xml");

    //读取图片
    Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_COLOR);
    if (src.empty())
    {
        cout << "图片读取失败!" << endl;
        return -1;
    }

    //检测车牌
    vector<Rect> plates;
    plate_cascade.detectMultiScale(src, plates, 1.1, 2, 0 | CASCADE_SCALE_IMAGE, Size(80, 30));

    //标出车牌位置
    for (size_t i = 0; i < plates.size(); i++)
    {
        rectangle(src, plates[i], Scalar(0, 0, 255), 2);
    }

    //显示结果
    namedWindow("result", WINDOW_NORMAL);
    imshow("result", src);
    waitKey(0);
    return 0;
}

五、Opencv级联分类器训练

Opencv级联分类器的训练需要提供正、负样本图片，并通过训练工具生成模型文件。下面是一份训练人脸检测模型的步骤：

1. 准备正样本图片：从图片库中提取包含人脸的照片，大小一致，保存为.bmp格式。
2. 准备负样本图片：从图片库中提取不包含人脸的照片，大小一致，保存为.bmp格式。
3. 将正、负样本图片打成.vec文件。

        opencv_createsamples -img positive_image.bmp -bg negative_images.txt -info info/info.lst -pngoutput info -maxxangle 0.5 -maxyangle 0.5 -maxzangle 0.5 -num 1950
        opencv_createsamples -info info/info.lst -num 1950 -w 20 -h 20 -vec positive.vec
    

4. 训练分类器模型。

        opencv_traincascade -data data -vec positve.vec -bg negative_images.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20
    

六、Opencv级联分类器是什么

Opencv级联分类器是基于Haar特征的分类器，用于目标检测。其基本原理是将图片中的区域划分成多个小区域，对每个小区域进行Haar特征运算，判断其是否为目标物体，再将每个小区域的结果组合起来得出整张图片的判断结果。

七、Opencv级联分类器原理

Opencv级联分类器的原理主要有两部分：Haar特征与AdaBoost算法。

Haar特征是一种快速计算图像特征的方法，通过对图像中不同位置的像素点进行相加或相减，将其作为分类器的特征输入。

AdaBoost算法是一种弱分类器提升算法，具体流程为：

• 首先选择一个分类器，并训练出一个弱分类器。
• 根据训练数据中被分类错误的样本权重重新赋值，分配给下一个分类器。
• 迭代多次，每次选取权重提升最大的分类器并加入分类器组中。
• 最终将多个弱分类器组合成一个强分类器，即级联分类器。

八、Opencv级联分类器准确率

Opencv级联分类器的准确率可以通过检测正确率、误检率等指标进行衡量。该指标与训练数据量、图片质量等影响因素密切相关。通常经过优化的级联分类器，可以达到较高的检测准确率。

九、Opencv级联分类器正样本不够

在训练Opencv级联分类器时，正样本不够会影响模型的训练效果。可以通过以下方法处理：

• 利用正样本图像的镜像、旋转、平移等操作增强样本数量。
• 手动从图片库中寻找符合要求的正样本图片。
• 利用在线图片库补充正样本，如Google Image、Baidu Image等。

十、Opencv级联分类器快速训练工具

Opencv级联分类器的快速训练工具可以帮助用户快速地训练一个基础的级联分类器，使用方法如下：

1. 准备正、负样本图片。
2. 下载快速训练器源码。
3. 配置训练参数：

        -data <cascade_dir_name> //级联分类器输出目录
        -vec <positive_samples.vec> //正样本.vec文件
        -bg <negative_samples.txt> //负样本列表
        -numStages <number> //级联分类器阶段数
        -minHitRate <number> //最小命中率
        -maxFalseAlarmRate <number> //最大误报率
        -numPos <number> //正样本数量
        -numNeg <number> //负样本数量
        -w <width> //最小的感兴趣区域宽度
        -h <height> //最小的感兴趣区域高度
        -mode<MODE> //训练模式：BASIC(default)|CORE|ALL
    

4. 运行训练。

        opencv_traincascade -data data -vec positve.vec -bg negative_images.txt -numPos 1800 -numNeg 900 -numStages 10 -w 20 -h 20