深度学习篇---Opencv中的Haar级联分类器

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OpenCV 中的 Haar 级联分类器是一种基于 Haar 特性的目标检测方法，广泛应用于人脸检测、眼睛检测、行人检测等使命。Haar 级联分类器的焦点是利用预先训练好的分类器模子，这些模子通常以 XML 文件的形式提供。OpenCV 自带了一些常用的 Haar 级联分类器配置文件，用户也可以根据需要训练自己的分类器。

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1.Haar 级联分类器配置文件的结构

Haar 级联分类器的配置文件是一个 XML 文件，包含了分类器的结构、特性、阈值等信息。以下是配置文件的重要组成部分：

1. <cascade> 标签：
3.     这是 XML 文件的根标签，包含了整个级联分类器的信息。
5. <stageType> 标签：
7.     指定级联分类器的类型，通常是 "BOOST"（基于 AdaBoost 算法）。
9. <featureType> 标签：
11.     指定特征类型，通常是 "HAAR"（Haar 特征）。
13. <height> 和 <width> 标签：
15.     指定检测窗口的大小（以像素为单位），通常是 24x24。
17. <stageParams> 标签：
19.     包含级联分类器的参数，如弱分类器的数量、最大误检率等。
21. <featureParams> 标签：
23.     包含特征参数，如 Haar 特征的最大数量等。
25. <stages> 标签：
27.     包含所有级联阶段的列表。每个阶段都是一个 <_> 标签，包含该阶段的弱分类器和其他参数。
29. <trees> 标签：
31.     包含该阶段的决策树（弱分类器）。每个决策树是一个 <_> 标签，包含多个节点。
33. <feature> 标签：
35.     指定 Haar 特征的矩形区域及其权重。
37. <threshold> 标签：
39.     指定分类器的阈值，用于判断是否通过该阶段的分类。

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2.OpenCV 自带的 Haar 级联分类器配置文件

OpenCV 提供了一些常用的 Haar 级联分类器配置文件，这些文件通常位于 OpenCV 安装目录的 data/haarcascades/ 目录下。以下是一些常见的配置文件：
2.1人脸检测

2.1.1haarcascade_frontalface_default.xml

1.     haarcascade_frontalface_default.xml：用于检测正面人脸。

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2.1.2haarcascade_frontalface_alt.xml

1.     haarcascade_frontalface_alt.xml：另一种正面人脸检测模型。

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2.1.3haarcascade_frontalface_alt2.xml

1.     haarcascade_frontalface_alt2.xml：改进的正面人脸检测模型。

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2.1.4haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

1.     haarcascade_frontalface_alt_tree.xml：基于树结构的正面人脸检测模型。

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2.2眼睛检测

2.2.1haarcascade_eye.xml

1.     haarcascade_eye.xml：用于检测眼睛。

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2.2.2haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

1.     haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml：用于检测戴眼镜的眼睛。

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2.3微笑检测

2.3.1haarcascade_smile.xml

1.     haarcascade_smile.xml：用于检测微笑。

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2.4全身检测

2.4.1haarcascade_fullbody.xml

1.     haarcascade_fullbody.xml：用于检测全身。

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2.5上半身检测

2.5.1haarcascade_upperbody.xml

1.     haarcascade_upperbody.xml：用于检测上半身。

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2.6下半身检测

2.6.1haarcascade_lowerbody.xml

1.     haarcascade_lowerbody.xml：用于检测下半身。

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2.7行人检测

2.7.1haarcascade_pedestrian.xml

1.     haarcascade_pedestrian.xml：用于检测行人。

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3.利用 Haar 级联分类器配置文件

在 OpenCV 中利用 Haar 级联分类器配置文件非常简单。以下是一个利用 haarcascade_frontalface_default.xml 举行人脸检测的示例代码：

1. import cv2
3. #加载 Haar 级联分类器
4. face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
6. #读取图像
7. img = cv2.imread('test.jpg')
9. #转换为灰度图像
10. gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
12. #检测人脸
13. faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))
15. #绘制检测到的人脸
16. for (x, y, w, h) in faces:
17.     cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
19. #显示结果
20. cv2.imshow('Detected Faces', img)
21. cv2.waitKey(0)
22. cv2.destroyAllWindows()

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Haar 级联分类器是 OpenCV 中一种强大的目标检测工具，实用于多种检测使命。OpenCV 提供了多种预训练的 Haar 级联分类器配置文件，用户也可以根据需要训练自界说的分类器。通过明白配置文件的结构和利用方法，可以更好地应用 Haar 级联分类器举行目标检测。

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