南宁seo建站,云南公司网站制作,网站建设首页步骤,安装 wordpressKotlin OpenCV 图像图像50 Haar 级联分类器模型 1 OpenCV Haar 级联分类器模型2 Kotlin OpenCV Haar 测试代码 1 OpenCV Haar 级联分类器模型
Haar级联分类器是一种用于对象检测#xff08;如人脸检测#xff09;的机器学习算法。它由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出… Kotlin OpenCV 图像图像50 Haar 级联分类器模型 1 OpenCV Haar 级联分类器模型2 Kotlin OpenCV Haar 测试代码 1 OpenCV Haar 级联分类器模型
Haar级联分类器是一种用于对象检测如人脸检测的机器学习算法。它由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出通常用于实时检测因为它速度快且性能良好。
基本原理解释Haar特征Haar特征是从图像中提取的简单矩形特征通过比较相邻区域的像素值来描述图像的局部特征。常见的Haar特征有边缘特征、线条特征和四边形特征。每个Haar特征值由区域内像素的加权和计算得到具体公式为特征值 黑色区域像素值总和 - 白色区域像素值总和。积分图Integral Image积分图是一种图像表示方法方便快速计算矩形区域的像素和。通过积分图可以在常数时间内计算任意矩形区域的像素和。级联分类器Cascade Classifier级联分类器由一系列弱分类器如决策树桩组成每个弱分类器使用一个或多个Haar特征进行分类。弱分类器按顺序排列每个分类器将图像区域分为正例目标对象和负例非目标对象。如果某个区域被认为是负例则立即停止检测如果被认为是正例则继续传递到下一个分类器。这种级联结构大大提高了检测速度因为大部分非目标区域在早期就被排除。 文件夹用途特点lbpcascades包含基于局部二值模式 (Local Binary Patterns, LBP) 的级联分类器文件。LBP 是一种有效的纹理特征描述符在对象检测中表现良好。计算效率高: LBP 特征计算简单因此在对象检测时速度较快。鲁棒性: 对光照变化和其他环境变化有较好的鲁棒性。常用分类器: 人脸检测等。hogcascades包含基于方向梯度直方图 (Histogram of Oriented Gradients, HOG) 特征的级联分类器文件。HOG 特征在检测行人等对象时表现良好。特征描述能力强: HOG 特征能够捕捉对象的形状和外观信息。高检测精度: 尤其在检测行人方面有较高的精度。haarcascades_cuda包含利用 CUDA 加速的 Haar 特征级联分类器文件。这些分类器利用 GPU 进行加速计算提高检测速度。 类似于 haarcascades 文件夹中的文件是加速版本。高性能: 利用 GPU 的并行计算能力大幅提升检测速度。需要支持 CUDA 的 GPU: 需要系统安装 CUDA 并支持相应的 GPU 硬件。haarcascades包含基于 Haar 特征的级联分类器文件。这是 OpenCV 中最常用的对象检测分类器之一。历史悠久: Haar 级联分类器是最早用于人脸检测的算法之一。计算复杂度适中: 相比 LBP 更复杂但特征描述能力也更强。广泛应用: 用于人脸、眼睛、微笑等对象的检测。
haarcascades_cuda 和 haarcascades 文件的主要区别在于它们是否利用 CUDA 加速进行对象检测。
haarcascades/haarcascades_cuda 文件夹用途haarcascade_eye.xml用于检测人眼。haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml用于检测戴眼镜的人眼。haarcascade_frontalcatface.xml用于检测猫的正面脸部。haarcascade_frontalcatface_extended.xml用于检测猫的正面脸部扩展版本。haarcascade_frontalface_alt.xml用于检测人脸的另一个版本。haarcascade_frontalface_alt2.xml用于检测人脸的另一个替代版本。haarcascade_frontalface_alt_tree.xml用于检测人脸的另一个替代版本树状结构。haarcascade_frontalface_default.xml用于检测人脸的默认版本。haarcascade_fullbody.xml用于检测人体的完整体。haarcascade_lefteye_2splits.xml用于检测左眼两部分。haarcascade_license_plate_rus_16stages.xml用于检测俄罗斯车牌16阶段。haarcascade_lowerbody.xml用于检测人体的下半身。haarcascade_profileface.xml用于检测人脸的侧面侧脸。haarcascade_righteye_2splits.xml用于检测右眼两部分。haarcascade_russian_plate_number.xml用于检测俄罗斯车牌号码。haarcascade_smile.xml用于检测微笑。haarcascade_upperbody.xml用于检测人体的上半身。
hogcascades文件夹用途hogcascade_pedestrians.xml用于在图像或视频中检测行人。
lbpcascades文件夹用途lbpcascade_frontalcatface.xml用于检测猫的正面脸部。lbpcascade_frontalface.xml用于检测人脸的正面部分。lbpcascade_frontalface_improved.xml用于检测人脸的正面部分改进版本。lbpcascade_profileface.xml用于检测人脸的侧面部分。lbpcascade_silverware.xml用于检测银器如刀、叉、勺等餐具。
2 Kotlin OpenCV Haar 测试代码
package com.xu.com.xu.imageimport org.opencv.core.MatOfRect
import org.opencv.core.Point
import org.opencv.core.Scalar
import org.opencv.highgui.HighGui
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs
import org.opencv.imgproc.Imgproc
import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier
import java.io.File
import java.util.*object FaceDetect {init {val os System.getProperty(os.name)val type System.getProperty(sun.arch.data.model)if (os.uppercase(Locale.getDefault()).contains(WINDOWS)) {val lib if (type.endsWith(64)) {File(lib\\opencv\\x64\\ System.mapLibraryName(opencv_java4100))} else {File(lib\\opencv\\x86\\ System.mapLibraryName(opencv_java4100))}System.load(lib.absolutePath)}}JvmStaticfun main(args: ArrayString) {face()}private fun face() {val facebook CascadeClassifier(lib/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml)val image Imgcodecs.imread(C:\\Users\\hyacinth\\Desktop\\1.png)val face MatOfRect()facebook.detectMultiScale(image, face)val reacts face.toArray()println(匹配到 reacts.size 个人脸)for (i in reacts.indices) {Imgproc.rectangle(image,Point(reacts[i].x.toDouble(), reacts[i].y.toDouble()),Point((reacts[i].x reacts[i].width).toDouble(), (reacts[i].y reacts[i].height).toDouble()),Scalar(0.0, 0.0, 255.0), 2)Imgproc.putText(image,i.toString(),Point(reacts[i].x.toDouble(), reacts[i].y.toDouble()),Imgproc.FONT_HERSHEY_SCRIPT_SIMPLEX,1.0,Scalar(0.0, 0.0, 255.0),2,Imgproc.LINE_AA,false)}HighGui.imshow(人脸识别, image)HighGui.waitKey(0)}}
