opencv detectMultiScale()参数调节

opencv detectMultiScale()参数调节 2022-09-16 1019

步骤：

调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接：

1.加载分类器，当然分类器事先要放在工程目录中去。分类器本来的位置是在*opencvsourcesdatahaarcascades（harr分类器，也有其他的可以用，也可以自己训练）

2.调用detectMultiScale()函数检测，调整函数的参数可以使检测结果更加精确。

3.把检测到的人脸等用矩形（或者圆形等其他图形）画出来。

主要函数：

这里面最主要的一个函数就是detectMultiScale()。文档中的解释如下：

1.image表示的是要检测的输入图像

2.objects表示检测到的人脸目标序列

3.scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例

4. minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸),

5.minSize为目标的最小尺寸

6.minSize为目标的最大尺寸

适当调整4,5,6两个参数可以用来排除检测结果中的干扰项。

Python程序如下：

[python] [python]

[python]

import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_frontalface_default.xml")
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml")
img = cv2.imread("/2.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(50,50),(100,100))
if len(faces)>0:
for faceRect in faces:
x,y,w,h = faceRect
cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0)
roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w]
roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2))
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.imshow("img",img)
cv2.waitKey(0)

[python] import numpy as np import cv2 face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_frontalface_default.xml") eye_cascade = cv2.CascadeClassifier("/haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml") img = cv2.imread("/2.jpg") gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) faces = face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(50,50),(100,100)) if len(faces)>0: for faceRect in faces: x,y,w,h = faceRect cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2,8,0) roi_gray = gray[y:y+h,x:x+w] roi_color = img[y:y+h,x:x+w] eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray,1.1,1,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(2,2)) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2) cv2.imshow("img",img) cv2.waitKey(0)