Haar特征

哈爾特征使用檢測(cè)窗口中指定位置的相鄰矩形，計(jì)算每一個(gè)矩形的像素和并取其差值。然后用這些差值來(lái)對(duì)圖像的子區(qū)域進(jìn)行分類。

haar特征模板有以下幾種：

以第一個(gè)haar特征模板為例

計(jì)算方式

1.特征 = 白色 - 黑色(用白色區(qū)域的像素之和減去黑色區(qū)域的象征之和)

2.特征 = 整個(gè)區(qū)域 * 權(quán)重 + 黑色 * 權(quán)重

使用haar模板處理圖像

從圖像的起點(diǎn)開始，利用haar模板從左往右遍歷，從上往下遍歷，并設(shè)置步長(zhǎng)，同時(shí)考慮圖像大小和模板大小的信息

假如我們現(xiàn)在有一個(gè) 1080 * 720 大小的圖像，10*10 的haar模板,并且步長(zhǎng)為2，那么我我們所需要的的計(jì)算量為: (1080 / 2 * 720 / 2) * 100 * 模板數(shù)量 * 縮放 約等于50-100億，計(jì)算量太大。

積分圖

使用積分圖可大量減少運(yùn)算時(shí)間，實(shí)際上就是運(yùn)用了前綴和的原理

Adaboost分類器

Adaboost是一種迭代算法，其核心思想是針對(duì)同一個(gè)訓(xùn)練集訓(xùn)練不同的分類器(弱分類器)，然后把這些弱分類器集合起來(lái)，構(gòu)成一個(gè)更強(qiáng)的最終分類器（強(qiáng)分類器）。

算法流程

該算法其實(shí)是一個(gè)簡(jiǎn)單的弱分類算法提升過(guò)程，這個(gè)過(guò)程通過(guò)不斷的訓(xùn)練，可以提高對(duì)數(shù)據(jù)的分類能力。整個(gè)過(guò)程如下所示：

1. 先通過(guò)對(duì)N個(gè)訓(xùn)練樣本的學(xué)習(xí)得到第一個(gè)弱分類器；2. 將分錯(cuò)的樣本和其他的新數(shù)據(jù)一起構(gòu)成一個(gè)新的N個(gè)的訓(xùn)練樣本，通過(guò)對(duì)這個(gè)樣本的學(xué)習(xí)得到第二個(gè)弱分類器 ；3. 將1和2都分錯(cuò)了的樣本加上其他的新樣本構(gòu)成另一個(gè)新的N個(gè)的訓(xùn)練樣本，通過(guò)對(duì)這個(gè)樣本的學(xué)習(xí)得到第三個(gè)弱分類器；4. 最終經(jīng)過(guò)提升的強(qiáng)分類器。即某個(gè)數(shù)據(jù)被分為哪一類要由各分類器權(quán)值決定。

我們需要從官網(wǎng)下載倆個(gè)Adaboost分類器文件,分別是人臉和眼睛的分類器:下載地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades

代碼實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別的基本步驟：

1.加載文件和圖片 2.進(jìn)行灰度處理 3.得到haar特征 4.檢測(cè)人臉 5.進(jìn)行標(biāo)記

我們使用cv2.CascadeClassifier()來(lái)加載我們下載好的分類器。

然后我們使用detectMultiScale()方法來(lái)得到識(shí)別結(jié)果

import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 1.加載文件和圖片 2.進(jìn)行灰度處理 3.得到haar特征 4.檢測(cè)人臉 5.標(biāo)記face_xml = cv2.CascadeClassifier(’haarcascade_frontalface_default.xml’)eye_xml = cv2.CascadeClassifier(’haarcascade_eye.xml’)img = cv2.imread(’img.png’)cv2.imshow(’img’, img)gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 1.灰色圖像 2.縮放系數(shù) 3.目標(biāo)大小faces = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)print(’face = ’,len(faces))print(faces)#繪制人臉，為人臉畫方框for (x,y,w,h) in faces: cv2.rectangle(img, (x,y), (x + w, y + h), (255,0,0), 2) roi_face = gray[y:y+h,x:x+w] roi_color = img[y:y+h,x:x+w] eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face) print(’eyes = ’,len(eyes)) for (ex,ey,ew,eh) in eyes: cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey),(ex + ew, ey + eh), (0,255,0), 2)cv2.imshow(’dat’, img)cv2.waitKey(0)

face = 1[[133 82 94 94]]eyes = 2

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