【OpenCV3】级联分类器目标检测——cv::CascadeClassifier简介

Cascade级联分类器是一种快速简单的分类方法，opencv2和opencv3中提供了完整的cascade分类器的训练和检测方法，本篇主要介绍下级联分类器的检测方法。

opencv中用于级联分类的类是cv::CascadeClassifier，下面以人脸识别为例，简单介绍下这个类的使用方法。

代码如下：

 //定义级联分类器cv::CascadeClassifier face_detector;//加在分类器face_detector.load("haarcascade_frontalface_default.xml");//判断分类器是否加载成功if (face_detector.empty()){std::cerr << "load detector failed!!!" << std::endl;return;}//获取训练集的原始尺寸，作为分类器的最小尺寸，这样能得到最佳的检测效果（不是必须的）cv::Size original_size = face_detector.getOriginalWindowSize();cv::Mat image = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_COLOR);cv::Mat image_gray;cv::cvtColor(image, image_gray, cv::COLOR_BGR2GRAY);//用于保存检测到的目标窗口std::vector<cv::Rect> faces;//进行多尺度人脸检测face_detector.detectMultiScale(image_gray, faces, 1.1, 3, 0 | cv::CASCADE_SCALE_IMAGE, original_size);//将检测到的目标窗口逐个绘制到原图上for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++){cv::rectangle(image, faces[i], cv::Scalar(0, 0, 255), 2, 8, 0);}cv::imshow("detect result", image);cv::waitKey(0);

opencv3安装目录下有个etc文件夹，这个文件夹下有两个文件夹，分别保存了基于haar特征和lbp特征训练得到的多种目标检测的分类器的xml文件，其中就有人脸检测的分类器，可以拿过来直接用。当然我们也可以使用训练集，训练自己的分类器。这里我们就选择一个基于haar特征的人脸分类器来进行测试和说明。

cv::CascadeClassifier通过load()成员函数读取分类器，然后就可以使用detectMultiScale()成员函数进行多尺度的级联分类检测。detectMultiScale()的调用方法如下：

 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(const cv::Mat& image, // 输入待检测的图像（灰度）vector<cv::Rect>& objects, // 输出的目标窗口double scaleFactor = 1.1, // 尺度系数int minNeighbors = 3, // 需要的邻域数int flags = 0, // flag (旧风格的cascades)cv::Size minSize = cv::Size(), // 最小检测窗口cv::Size maxSize = cv::Size() // 最大检测窗口);

检测结果：

2017.04.12

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