级联分类器原理(级联器是什么)

级联分类器即为Emgucv中的CascadeClassifier。使用CascadeClassifier来加载一个.xml分类器文件,然后使用DetectMultiScale函数来对图片进行检测。这是DetectMultiScale函数。publicRectangle[]DetectMultiScale(IInputArrayimage,doublescaleFactor=1.

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

级联分类器即为Emgucv中的 CascadeClassifier。使用 CascadeClassifier来加载一个.xml分类器文件,然后使用DetectMultiScale函数来对图片进行检测。
这是DetectMultiScale函数。

public Rectangle[] DetectMultiScale(IInputArray image, double scaleFactor = 1.1, int minNeighbors = 3, Size minSize = default(Size), Size maxSize = default(Size));

第一个参数为待检测的图片,对类型没有要求。
第二个参数为用于缩放的因子。
第三个参数为两个检测到指定物体的最小距离。
第四第五个分别为检测到物体的最小和最大尺寸。

在进行检测时,如果要求检测速度(比如通过摄像头实时检测),那就需要对后面的参数进行修改,要把缩放参数调大点火把最小尺寸调大一点。
代码非常简短

public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();     
            CascadeClassifier haar = new CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml");    //初始化分类器
            Image<Bgr, byte> frame= new Image<Bgr, byte>("e9bbb8525c7da64cd78beed8b237c5e4.jpg");
            Rectangle[] faces = haar.DetectMultiScale(frame, 1.3, 3, new System.Drawing.Size(40, 40));       //检测并将数据储存
            foreach (Rectangle face in faces)
            {
                CvInvoke.Rectangle(frame, face, new Bgr(Color.Red).MCvScalar, 2);  //在检测到的区域绘制红框
            }
            imageBox1.Image = frame;
        }
    }

运行效果图:
这里写图片描述

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/127556.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号