预训练特征分类器

在这行代码中：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_DETECT_PATH)

face_cascade 是一个 cv2.CascadeClassifier 对象，FACE_DETECT_PATH 是预训练的特征分类器模型文件的路径，例如 haarcascade_frontalface_alt.xml。这个对象将用于在图像中检测人脸或其他对象。

预训练特征分类器

预训练特征分类器是一种通过机器学习方法训练出来的模型，能够识别特定的对象（例如人脸）。训练过程使用了大量标记为正样本（包含目标对象）和负样本（不包含目标对象）的图像。

主要概念

1. Haar 特征：

   • Haar 特征是一种简单的矩形特征，用于描述图像中不同区域的像素强度差异。例如，边缘特征、线特征和四角特征。

2. 积分图像：

   • 积分图像用于快速计算矩形区域内的像素和，从而加速特征计算过程。积分图像的计算时间与图像大小无关，因此非常高效。

3. AdaBoost 算法：

   • AdaBoost 是一种提升算法，用于选择最有辨别力的特征并组合成一个强分类器。通过多次迭代，从特征集中选择若干弱分类器，并赋予它们不同的权重。

4. 级联分类器：

   • 级联分类器由多个阶段组成，每个阶段包含若干个弱分类器。输入图像区域逐级通过这些分类器，如果某个阶段判断为非目标对象，则立即丢弃该区域，减少计算量。如果通过所有阶段，则认为该区域包含目标对象。

具体示例

以下是如何使用预训练的 Haar 特征级联分类器进行人脸检测的完整代码示例：

import cv2

# 定义预训练模型文件路径
FACE_DETECT_PATH = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_alt.xml'

# 创建 Haar 特征级联分类器对象
face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_DETECT_PATH)

# 加载图像并转换为灰度图像
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用分类器检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize=(30, 30))

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

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

代码说明

1. 加载预训练模型文件：

   FACE_DETECT_PATH = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_alt.xml'
   

   FACE_DETECT_PATH 是存储预训练模型文件的路径。

2. 创建 Haar 特征级联分类器对象：

   face_cascade = cv2.CascadeClassifier(FACE_DETECT_PATH)
   

   face_cascade 是一个 cv2.CascadeClassifier 对象，加载了预训练的模型文件。

3. 加载图像并转换为灰度图像：

   image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
   gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
   

4. 使用分类器检测人脸：

   faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=4, flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, minSize=(30, 30))
   

   detectMultiScale 方法检测图像中的人脸，返回一个包含每个检测到的人脸的矩形框列表。

5. 绘制检测到的人脸矩形框：

   for (x, y, w, h) in faces:
       cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
   

6. 显示结果图像：

   cv2.imshow('Detected Faces', image)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()