Opencv——级联分类器（AdaBoost）

API说明：

1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像
2                                         CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形                           
3                                         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
4                                         int minNeighbors = 3,//有多少个重叠的检测标记才被认为有小
5                                         int flags = 0,　　//新版本中没用
6                                         Size minSize = Size(),//目标的最小尺寸
7                                         Size maxSize = Size()//目标的最大尺寸，可以排除尺寸不合理的对象
8 );

利用opencv自带的数据进行人脸检测：

 1 #include <opencv2/opencv.hpp>
 2 #include <iostream>
 3 
 4 using namespace cv;
 5 using namespace std;
 6 
 7 String fileName = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//设置文件路径
 8 CascadeClassifier face_classifier;//创建分类器
 9 
10 int main(int argc, char** argv) {
11     if (!face_classifier.load(fileName)) {//加载分类数据
12         printf("could not load face feature data...
");
13         return -1;
14     }
15 
16     Mat src = imread("D:/vcprojects/images/test.png");
17     if (src.empty()) {
18         printf("could not load image...
");
19         return -1;
20     }
21     imshow("input image", src);
22     Mat gray;
23     cvtColor(src, gray, COLOR_BGR2GRAY);//转成灰度图
24     equalizeHist(gray, gray);//直方图均衡化，提高对比度
25 
26     vector<Rect> faces;
27     face_classifier.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(24, 24));//在多尺度上检测
28     for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {
29         rectangle(src, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
30     }
31 
32     imshow("detect faces", src);
33     waitKey(0);
34     return 0;
35 }

进阶：人眼检测

 1 #include<opencv2/opencv.hpp>
 2 #include<iostream>
 3 
 4 using namespace cv;
 5 using namespace std;
 6 
 7 CascadeClassifier face_cascader;
 8 CascadeClassifier eye_cascader;
 9 String facefile = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";
10 String eyefile = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml";
11 
12 int main(int argc, char** argv) {
13     if (!face_cascader.load(facefile)) {
14         printf("could not load face feature data...
");
15         return -1;
16     }
17     if (!eye_cascader.load(eyefile)) {
18         printf("could not load eye feature data...
");
19         return -1;
20     }
21     namedWindow("camera-demo", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
22     VideoCapture capture(0);
23     Mat frame;
24     Mat gray;
25     vector<Rect> faces;
26     vector<Rect> eyes;
27     while (capture.read(frame)) {
28         cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
29         equalizeHist(gray, gray);
30         face_cascader.detectMultiScale(gray, faces, 1.2, 3, 0, Size(30, 30));
31 
32         //眼睛一定在人脸范围内，通过截取ROI，缩小检测范围提高检测的准确度和速度
33         for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {
34             Rect roi;
35             roi.x = faces[static_cast<int>(t)].x;
36             roi.y = faces[static_cast<int>(t)].y;
37             roi.width = faces[static_cast<int>(t)].width;
38             roi.height = faces[static_cast<int>(t)].height / 2;
39             Mat faceROI = frame(roi);//截取眼睛ROI，在脸的上半部分
40             eye_cascader.detectMultiScale(faceROI, eyes, 1.2, 3, 0, Size(20, 20));
41             for (size_t k = 0; k < eyes.size(); k++) {
42                 Rect rect;
43                 rect.x = faces[static_cast<int>(t)].x + eyes[k].x;
44                 rect.y = faces[static_cast<int>(t)].y + eyes[k].y;
45                 rect.width = eyes[k].width;
46                 rect.height = eyes[k].height;
47                 rectangle(frame, rect, Scalar(0, 255, 0), 2, 8, 0);//坐标变换得到眼睛真正的坐标
48             }
49             rectangle(frame, faces[static_cast<int>(t)], Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
50         }
51         imshow("camera-demo", frame);
52         char c = waitKey(30);
53         if (c == 27) {
54             break;
55         }
56     }
57     waitKey(0);
58     return 0;
59 }

级联分类器+模板匹配提高检测的稳定性，实现眼睛的追踪： 

  1 #include <opencv2/opencv.hpp>
  2 #include <iostream>
  3 
  4 using namespace cv;
  5 using namespace std;
  6 
  7 String facefile = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml";//人脸数据
  8 String lefteyefile = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml";//左眼数据
  9 String righteyefile = "D:/opencv3.1/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_eye.xml";//右眼数据
 10 CascadeClassifier face_detector;
 11 CascadeClassifier leftyeye_detector;
 12 CascadeClassifier righteye_detector;
 13 
 14 Rect leftEye, rightEye;
 15 //Mat&  im:ROI区域的图片
 16 //Mat& tpl：模板图片
 17 //Rect& rect：输入原来目标的外接矩形，返回目标的新外接矩形
 18 void trackEye(Mat&  im, Mat& tpl, Rect& rect) {
 19     Mat result;
 20     int result_cols = im.cols - tpl.cols + 1;
 21     int result_rows = im.rows - tpl.rows + 1;
 22 
 23     // 模板匹配
 24     result.create(result_rows, result_cols, CV_32FC1);
 25     matchTemplate(im, tpl, result, TM_CCORR_NORMED);
 26 
 27     // 寻找位置
 28     double minval, maxval;
 29     Point minloc, maxloc;
 30     minMaxLoc(result, &minval, &maxval, &minloc, &maxloc);
 31     if (maxval > 0.75) {
 32         rect.x = rect.x + maxloc.x;//从ROI中的坐标变换为原图的坐标
 33         rect.y = rect.y + maxloc.y;
 34     }
 35     else {
 36         rect.x = rect.y = rect.width = rect.height = 0;
 37     }
 38 }
 39 
 40 int main(int argc, char** argv) {
 41     //加载特征数据
 42     if (!face_detector.load(facefile)) {
 43         printf("could not load data file...
");
 44         return -1;
 45     }
 46     if (!leftyeye_detector.load(lefteyefile)) {
 47         printf("could not load data file...
");
 48         return -1;
 49     }
 50     if (!righteye_detector.load(righteyefile)) {
 51         printf("could not load data file...
");
 52         return -1;
 53     }
 54 
 55     Mat frame;
 56     VideoCapture capture(0);
 57     namedWindow("demo-win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
 58 
 59     Mat gray;
 60     vector<Rect> faces;
 61     vector<Rect> eyes;
 62     Mat lefttpl, righttpl; // 模板
 63     while (capture.read(frame)) {
 64         flip(frame, frame, 1);
 65         cvtColor(frame, gray, COLOR_BGR2GRAY);
 66         equalizeHist(gray, gray);
 67         face_detector.detectMultiScale(gray, faces, 1.1, 3, 0, Size(30, 30));//检测人脸
 68         for (size_t t = 0; t < faces.size(); t++) {
 69             rectangle(frame, faces[t], Scalar(255, 0, 0), 2, 8, 0);
 70 
 71             // 计算 offset ROI
 72             int offsety = faces[t].height / 4;
 73             int offsetx = faces[t].width / 8;
 74             int eyeheight = faces[t].height / 2 - offsety;
 75             int eyewidth = faces[t].width / 2 - offsetx;
 76 
 77             // 截取左眼区域
 78             Rect leftRect;
 79             leftRect.x = faces[t].x + offsetx;
 80             leftRect.y = faces[t].y + offsety;
 81             leftRect.width = eyewidth;
 82             leftRect.height = eyeheight;
 83             Mat leftRoi = gray(leftRect);
 84 
 85             // 检测左眼
 86             leftyeye_detector.detectMultiScale(leftRoi, eyes, 1.1, 1, 0, Size(20, 20));
 87             if (lefttpl.empty()) {
 88                 if (eyes.size()) {
 89                     leftRect = eyes[0] + Point(leftRect.x, leftRect.y);
 90                     lefttpl = gray(leftRect);
 91                     rectangle(frame, leftRect, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
 92                 }
 93             }
 94             else {
 95                 // 跟踪， 基于模板匹配
 96                 leftEye.x = leftRect.x;
 97                 leftEye.y = leftRect.y;
 98                 trackEye(leftRoi, lefttpl, leftEye);
 99                 if (leftEye.x > 0 && leftEye.y > 0) {
100                     leftEye.width = lefttpl.cols;
101                     leftEye.height = lefttpl.rows;
102                     rectangle(frame, leftEye, Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);
103                 }
104             }
105 
106             // 截取右眼区域
107             Rect rightRect;
108             rightRect.x = faces[t].x + faces[t].width / 2;
109             rightRect.y = faces[t].y + offsety;
110             rightRect.width = eyewidth;
111             rightRect.height = eyeheight;
112             Mat rightRoi = gray(rightRect);
113 
114             // 检测右眼
115             righteye_detector.detectMultiScale(rightRoi, eyes, 1.1, 1, 0, Size(20, 20));
116             if (righttpl.empty()) {
117                 if (eyes.size()) {
118                     rightRect = eyes[0] + Point(rightRect.x, rightRect.y);
119                     righttpl = gray(rightRect);
120                     rectangle(frame, rightRect, Scalar(0, 255, 255), 2, 8, 0);
121                 }
122             }
123             else {
124                 // 跟踪， 基于模板匹配
125                 rightEye.x = rightRect.x;
126                 rightEye.y = rightRect.y;
127                 trackEye(rightRoi, righttpl, rightEye);
128                 if (rightEye.x > 0 && rightEye.y > 0) {
129                     rightEye.width = righttpl.cols;
130                     rightEye.height = righttpl.rows;
131                     rectangle(frame, rightEye, Scalar(0, 255, 255), 2, 8, 0);
132                 }
133             }
134         }
135         imshow("demo-win", frame);
136         char c = waitKey(100);
137         if (c == 27) { // ESC
138             break;
139         }
140     }
141 
142     // release resource
143     capture.release();
144     waitKey(0);
145     return 0;
146 }

自定义级联分类器的训练和使用：待续

命令行参数：

  • -vec <vec_file_name>

    输出文件，内含用于训练的正样本。

  • -img <image_file_name>

    输入图像文件名（例如一个公司的标志）。

  • -bg <background_file_name>

    背景图像的描述文件，文件中包含一系列的图像文件名，这些图像将被随机选作物体的背景。

  • -num <number_of_samples>

    生成的正样本的数目。

  • -bgcolor <background_color>

    背景颜色（目前为灰度图）；背景颜色表示透明颜色。因为图像压缩可造成颜色偏差，颜色的容差可以由 -bgthresh 指定。所有处于 bgcolor-bgthresh 和 bgcolor+bgthresh 之间的像素都被设置为透明像素。

  • -bgthresh <background_color_threshold>

  • -inv

    如果指定该标志，前景图像的颜色将翻转。

  • -randinv

    如果指定该标志，颜色将随机地翻转。

  • -maxidev <max_intensity_deviation>

    前景样本里像素的亮度梯度的最大值。

  • -maxxangle <max_x_rotation_angle>

    X轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

  • -maxyangle <max_y_rotation_angle>

    Y轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

  • -maxzangle <max_z_rotation_angle>

    Z轴最大旋转角度，必须以弧度为单位。

  • -show

    很有用的调试选项。如果指定该选项，每个样本都将被显示。如果按下 Esc 键，程序将继续创建样本但不再显示。

  • -w <sample_width>

    输出样本的宽度（以像素为单位）。

  • -h <sample_height>

    输出样本的高度（以像素为单位）。

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原文地址：https://www.cnblogs.com/long5683/p/9862078.html