Python OpenCV图像处理与深度学习：Python OpenCV对象检测入门-Haar级联分类器与人脸检测

使用OpenCV进行对象检测：从基础到实践

学习目标

通过本课程，学员们将了解对象检测的基本概念，特别是如何使用OpenCV中的Haar级联分类器进行对象检测。同时，学员将能够掌握人脸检测的实现方法，并能够将这些技术应用到其他对象检测任务中。

相关知识点

• Python OpenCV对象检测

学习内容

1 Python OpenCV对象检测

1.1 对象检测基础

对象检测是计算机视觉领域的一个重要分支，它涉及识别图像或视频中特定类别的对象，并确定它们的位置。对象检测技术在多个领域都有广泛的应用，如自动驾驶、安全监控、医疗图像分析等。在对象检测中，一个常见的任务是人脸检测，即在图像中找到人脸的位置。

对象检测算法通常包括以下几个步骤：

1. 预处理：对输入图像进行预处理，如调整大小、灰度化等，以减少计算量并提高检测精度。
2. 特征提取：从图像中提取有用的特征，这些特征可以是边缘、纹理、颜色等。
3. 分类：使用训练好的分类器对提取的特征进行分类，判断是否为感兴趣的对象。
4. 后处理：对检测结果进行后处理，如非极大值抑制（NMS）等，以去除重复的检测框。

1.2 OpenCV中的Haar级联分类器

OpenCV提供了一个强大的工具——Haar级联分类器，用于对象检测。Haar级联分类器是一种基于Haar特征的机器学习方法，它通过训练大量的正样本（包含对象的图像）和负样本（不包含对象的图像）来学习对象的特征。

1.2.1 Haar特征

Haar特征是一种简单而有效的图像特征，它通过计算图像中不同区域的像素值差异来描述图像的局部特征。常见的Haar特征包括边缘特征、线特征、中心特征等。这些特征可以捕捉图像中的边缘、线条和纹理信息。

1.2.2 级联分类器

级联分类器是一种多阶段的分类器，每个阶段都包含一个简单的分类器。图像首先通过第一个阶段的分类器，如果通过，则继续进入下一个阶段，否则被拒绝。这种结构可以快速排除大量非对象区域，从而提高检测速度。

1.2.3 训练Haar级联分类器

训练Haar级联分类器需要大量的正样本和负样本。正样本是包含对象的图像，负样本是不包含对象的图像。训练过程通常包括以下步骤：

1. 特征提取：从正样本和负样本中提取Haar特征。
2. 特征选择：使用AdaBoost算法选择最有效的特征。
3. 训练分类器：使用选定的特征训练每个阶段的分类器。
4. 级联：将多个阶段的分类器级联起来，形成最终的级联分类器。

1.2.4 使用OpenCV进行对象检测

执行以下指令获取测试图片。

wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/aeab04a22fab11f0ae31fa163edcddae/data.zip

cp notebook_datasets/aeab04a22fab11f0ae31fa163edcddae/data.zip .

unzip data.zip

OpenCV提供了cv2.CascadeClassifier类，用于加载训练好的Haar级联分类器模型，并进行对象检测。以下是一个简单的示例代码，演示如何使用OpenCV进行人脸检测：

import cv2from matplotlib import pyplot as plt# 加载Haar级联分类器模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier(\'haarcascade_frontalface_default.xml\')# 读取图像image = cv2.imread(\'face.jpg\')# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 进行人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 绘制检测框for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(\'Face Detection\'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

1.3 实战：人脸检测

在本课程中，学员将通过一个完整的实战项目，学习如何使用OpenCV进行人脸检测。学员将从图像预处理、特征提取、分类到后处理的每一个步骤进行详细讲解，并提供相应的代码示例。

1.3.1 图像预处理

图像预处理是对象检测的第一步，它包括调整图像大小、灰度化等操作。这些操作可以减少计算量并提高检测精度。

import cv2# 读取图像image = cv2.imread(\'face.jpg\')# 调整图像大小resized_image = cv2.resize(image, (640, 480))# 转换为灰度图像gray = cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 显示预处理后的图像plt.imshow(cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(\'Preprocessed Image\'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

1.3.2 特征提取

特征提取是对象检测的关键步骤，它从图像中提取有用的特征。在OpenCV中，使用Haar特征进行特征提取。

# 加载Haar级联分类器模型face_cascade = cv2.CascadeClassifier(\'haarcascade_frontalface_default.xml\')# 进行人脸检测faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))# 打印检测到的人脸数量print(f\'Number of faces detected: {len(faces)}\')

Number of faces detected: 1

1.3.3 分类

分类是将提取的特征输入到训练好的分类器中，判断是否为感兴趣的对象。在OpenCV中，使用cv2.CascadeClassifier类进行分类。

# 绘制检测框for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(resized_image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)# 显示结果plt.imshow(cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(\'Face Detection\'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

1.3.4 后处理

后处理是对检测结果进行进一步处理，以去除重复的检测框。常见的后处理方法包括非极大值抑制（NMS）等。

import numpy as np# 非极大值抑制def non_max_suppression(boxes, overlapThresh): if len(boxes) == 0: return [] # 转换为numpy数组 boxes = np.array(boxes) # 获取边界框的坐标 x1 = boxes[:, 0] y1 = boxes[:, 1] x2 = boxes[:, 2] y2 = boxes[:, 3] # 计算边界框的面积 area = (x2 - x1 + 1) * (y2 - y1 + 1) # 按照y2坐标排序 idxs = np.argsort(y2) # 初始化保留的边界框索引 pick = [] while len(idxs) > 0: # 获取最后一个索引 last = len(idxs) - 1 i = idxs[last] pick.append(i) # 计算最大（x, y）和最小（x, y） xx1 = np.maximum(x1[i], x1[idxs[:last]]) yy1 = np.maximum(y1[i], y1[idxs[:last]]) xx2 = np.minimum(x2[i], x2[idxs[:last]]) yy2 = np.minimum(y2[i], y2[idxs[:last]]) # 计算交集的宽度和高度 w = np.maximum(0, xx2 - xx1 + 1) h = np.maximum(0, yy2 - yy1 + 1) # 计算交集的面积 inter = w * h # 计算重叠率 overlap = inter / area[idxs[:last]] # 删除重叠率大于阈值的边界框 idxs = np.delete(idxs, np.concatenate(([last], np.where(overlap > overlapThresh)[0]))) return boxes[pick].astype(\"int\")# 应用非极大值抑制faces = non_max_suppression(faces, 0.3)# 绘制检测框for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(resized_image, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

# 显示结果plt.imshow(cv2.cvtColor(resized_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))plt.title(\'Face Detection with NMS\'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()