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一、分类器制作
1.样本准备
收集好你所需的正样本#xff0c;和负样本#xff0c;分别保存在不同文件夹 在pycharm新建项目#xff0c;项目结构如下#xff1a;has_mask文件夹放置正样本#xff0c;no_mask文件夹放置负样本 安装opencv#xff0c;把opencv包…源码下载
一、分类器制作
1.样本准备
收集好你所需的正样本和负样本分别保存在不同文件夹 在pycharm新建项目项目结构如下has_mask文件夹放置正样本no_mask文件夹放置负样本 安装opencv把opencv包里的文件复制到项目mask文件夹下 2.样本制作
(1)图片重命名
方便对样本进行批量处理我们需要对样本进行重命名重命名代码如下
import os
# 正样本的路径
path rE:\pycharmWorkspace\maskTest\mask\has_mask
filelist os.listdir(path)
# 开始文件名1000.jpg
count 1000
for file in filelist:Olddir os.path.join(path, file)if os.path.isdir(Olddir):continuefilename os.path.splitext(file)[0]filetype os.path.splitext(file)[1]Newdir os.path.join(path, str(count) filetype)os.rename(Olddir, Newdir)count 1# 负样本的路径
path rE:\pycharmWorkspace\maskTest\mask\no_mask
filelist os.listdir(path)
# 开始文件名10000.jpg
count 10000
for file in filelist:Olddir os.path.join(path, file)if os.path.isdir(Olddir):continuefilename os.path.splitext(file)[0]filetype os.path.splitext(file)[1]Newdir os.path.join(path, str(count) filetype)os.rename(Olddir, Newdir)count 1
(2)修改图片像素
将正样本尺寸统一修改为20×20来提高模型训练精度负样本数据集像素不低于50×50
import cv2# 代表正数据集中开始和结束照片的数字
for n in range(1000, 1099):path rC:\Users\Administrator\Desktop\mask\mask/ str(n) .jpg# 读取图片img cv2.imread(path)img cv2.resize(img, (20, 20)) # 修改样本像素为20x20cv2.imwrite(rC:\Users\Administrator\Desktop\mask\mask/ str(n) .jpg, img)n 1# 代表正数据集中开始和结束照片的数字
for n in range(10000, 10099):path rC:\Users\Administrator\Desktop\mask\no_mask/ str(n) .jpg# 读取图片img cv2.imread(path)img cv2.resize(img, (80, 80)) # 修改样本像素为80x80cv2.imwrite(rC:\Users\Administrator\Desktop\mask\no_mask/ str(n) .jpg, img)n 1 这里用到了python opencv库在pycharm 控制台下用pip安装以下命令可以解决opencv库安装速度慢的问题
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python --no-cache-dir 3.生成资源记录文件
在控制台进入has_mask文件夹 输入以下代码即可创建路径文件
dir /b/s/p/w *.jpg have_mask.txt
此时在have_mask下就会产生一个have_mask.txt文件并将其放到mask目录 进入no_mask文件夹重复上述步骤即可
最后结果如下 之后要对正样本进行预处理在have_mask.txt末尾加入1 0 0 20 20执行以下代码即可
#后缀
Houzhuir 1 0 0 20 20
filelist open(rE:\pycharmWorkspace\maskTest\mask\have_mask.txt,r,encoding utf-8)
line filelist.readlines()
for file in line:filefile.strip(\n)Houzhui\nprint(file)filelist.write(file)filelist open(rE:\pycharmWorkspace\maskTest\mask\no_mask.txt,r,encoding utf-8)
line filelist.readlines()
for file in line:filefile.strip(\n)Houzhui\nprint(file)filelist.write(file)4.生成vec文件
在terminal控制台进入到 mask 文件夹然后输入如下命令
opencv_createsamples.exe -vec havemask.vec -info have_mask.txt -num 400 -w 20 -h 20
opencv_createsamples.exe参数的说明 -vec vec_file_name输出文件内含用于训练的正样本。他应该有一个.vec文件扩展名。-info file_name这是指定输入示例集合的文件的名字包括文件名和在图像中示例目标的位置例如自己创建的.dat文件。-img image_file_name这是-info的替代必须提供其中一个。使用-img你可以提供单个裁剪的正向示例。在使用-img的模式中将产生多个输出且都来自于这一个输入。-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 bgcolorbgthresh 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_angleX轴最大旋转角度必须以弧度为单位。-maxyangle max_y_rotation_angleY轴最大旋转角度必须以弧度为单位。-maxzangle max_z_rotation_angleZ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。得到havemask.vec文件 5.训练模型
在当前文件夹下新建start.bat文件加入以下代码
opencv_traincascade.exe -data xml -vec havemask.vec -bg no_mask.txt -numPos 100-numNeg 100-numStages 20 -w 20 -h 20 -mode ALLpause 在terminal执行start.bat
训练完成后在xml文件下即可看到以下文件第一个文件即为我们训练好的分类器 二、检验分类器 输入以下代码
import cv2
#加载分类器
mask_detector cv2.CascadeClassifier(rE:\pycharmWorkspace\maskTest\mask\xml\cascade.xml)
img cv2.imread(rD:\0001.jpg)
#转成灰度图片
gray cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
#进行预测
mask_face mask_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 5, cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE, (50,50), (200, 200))
for (x2, y2, w2, h2) in mask_face:cv2.rectangle(img, (x2, y2), (x2 w2, y2 h2), (0, 255, 0), 2)cv2.putText(img, have_mask, (x2, y2), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 255, 0), 2)cv2.imshow(mask, img)
cv2.imshow(mask, img)
cv2.imwrite(rD:/test.jpg, img)
cv2.waitKey() 得到如下测试结果 效果不是很好 源码下载
