深度学习篇---Opencv中的Haar级联分类器

OpenCV 中的 Haar 级联分类器是一种基于 Haar 特征的目标检测方法，广泛应用于人脸检测、眼睛检测、行人检测等任务。Haar 级联分类器的核心是使用预先训练好的分类器模型，这些模型通常以 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。

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、特征、阈值等信息。以下是配置文件的主要组成部分：

<cascade> 标签：

    这是 XML 文件的根标签，包含了整个级联分类器的信息。

<stageType> 标签：

    指定级联分类器的类型，通常是 "BOOST"（基于 AdaBoost 算法）。

<featureType> 标签：

    指定特征类型，通常是 "HAAR"（Haar 特征）。

<height> 和 <width> 标签：

    指定检测窗口的大小（以像素为单位），通常是 24x24。

<stageParams> 标签：

    包含级联分类器的参数，如弱分类器的数量、最大误检率等。

<featureParams> 标签：

    包含特征参数，如 Haar 特征的最大数量等。

<stages> 标签：

    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。

<trees> 标签：

    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。

<feature> 标签：

    指定 Haar 特征的矩形区域及其权重。

<threshold> 标签：

    指定分类器的阈值，用于判断是否通过该阶段的分类。

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

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

2.1.2haarcascade_frontalface_alt.xml

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

2.1.3haarcascade_frontalface_alt2.xml

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

2.1.4haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

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

2.2眼睛检测

2.2.1haarcascade_eye.xml

    haarcascade_eye.xml：用于检测眼睛。

2.2.2haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

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

2.3微笑检测

2.3.1haarcascade_smile.xml

    haarcascade_smile.xml：用于检测微笑。

2.4全身检测

2.4.1haarcascade_fullbody.xml

    haarcascade_fullbody.xml：用于检测全身。

2.5上半身检测

2.5.1haarcascade_upperbody.xml

    haarcascade_upperbody.xml：用于检测上半身。

2.6下半身检测

2.6.1haarcascade_lowerbody.xml

    haarcascade_lowerbody.xml：用于检测下半身。

2.7行人检测

2.7.1haarcascade_pedestrian.xml

    haarcascade_pedestrian.xml：用于检测行人。

3.使用 Haar 级联分类器配置文件

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

import cv2

#加载 Haar 级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')

#读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

#转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

#检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

#绘制检测到的人脸
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

#显示结果
cv2.imshow('Detected Faces', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Haar 级联分类器是 OpenCV 中一种强大的目标检测工具，适用于多种检测任务。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定义的分类器。通过理解配置文件的结构和使用方法，可以更好地应用 Haar 级联分类器进行目标检测。