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[25278] 2016-07-22_使用OpenCV识别图片中的猫咪

文档创建者：s7ckTeam
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最后更新：2025-01-18
2016-07-22_使用OpenCV识别图片中的猫咪 使 用   O p e n C V   识 别 图 片 中 的 猫 咪 原 创   译 者 ： M i k e C o d e r   L i n u x 中 国   2 0 1 6 - 0 7 - 2 2 你 知 道   O p e n C V   可 以 识 别 在 图 片 中 小 猫 的 脸 吗 ？ 而 且 是 拿 来 就 能 用 ， 不 需 要 其 它 的 库 之 类 的 。 之 前 我 也 不 知 道 。 但 是 在   K e n d r i c k   T a n   曝 出 这 个 功 能 [ 1 ] 后 ， 我 需 要 亲 自 体 验 一 下 … … 去 看 看 到   O p e n C V   是 如 何 在 我 没 有 察 觉 到 的 情 况 下 ， 将 这 一 个 功 能 添 加 进 了 他 的 软 件 库 （ 就 像 一 只 悄 悄 溜 进 空 盒 子 的 猫 咪 一 样 ， 等 待 别 人 发 觉 ） 。 下 面 ， 我 将 会 展 示 如 何 使 用   O p e n C V   的 猫 咪 检 测 器 在 图 片 中 识 别 小 猫 的 脸 。 同 样 的 ， 该 技 术 也 可 以 用 在 视 频 流 中 。 使 用 使 用   O p e n C V   在 图 片 中 检 测 猫 咪 在 图 片 中 检 测 猫 咪 如 果 你 查 找 过   O p e n C V   的 代 码 仓 库 [ 2 ] ， 尤 其 是 在   h a a r c a s c a d e s   目 录 [ 3 ] 里 （ O p e n C V   在 这 里 保 存 处 理 它 预 先 训 练 好 的   H a a r   分 类 器 ， 以 检 测 各 种 物 体 、 身 体 部 位 等 ） ，   你 会 看 到 这 两 个 文 件 : h a a r c a s c a d e _ f r o n t a l c a t f a c e . x m l h a a r c a s c a d e _ f r o n t a l c a t f a c e _ e x t e n d e d . x m l 这 两 个   H a a r   C a s c a d e   文 件 都 将 被 用 来 在 图 片 中 检 测 小 猫 的 脸 。 实 际 上 ， 我 使 用 了 相 同 的   c a s c a d e s   分 类 器 来 生 成 这 篇 博 文 顶 端 的 图 片 。 在 做 了 一 些 调 查 工 作 之 后 ， 我 发 现 这 些   c a s c a d e s   分 类 器 是 由 鼎 鼎 大 名 的   J o s e p h   H o w s e [ 4 ]   训 练 和 贡 献 给   O p e n C V   仓 库 的 ， 他 写 了 很 多 很 棒 的 教 程 和 书 籍 ， 在 计 算 机 视 觉 领 域 有 着 很 高 的 声 望 。 下 面 ， 我 将 会 展 示 给 你 如 何 使 用   H o w s e   的   H a a r   c a s c a d e s   分 类 器 来 检 测 图 片 中 的 小 猫 。 猫 咪 检 测 代 码 猫 咪 检 测 代 码 让 我 们 开 始 使 用   O p e n C V   来 检 测 图 片 中 的 猫 咪 。 新 建 一 个 叫   c a t _ d e t e c t o r . p y   的 文 件 ， 并 且 输 入 如 下 的 代 码 :
4 .   第   2   和 第   3   行 主 要 是 导 入 了 必 要 的   p y t h o n   包 。 6 - 1 2   行 用 于 解 析 我 们 的 命 令 行 参 数 。 我 们 仅 要 求 一 个 必 需 的 参 数     ， 它 是 我 们 要 使 用   O p e n C V   检 测 猫 咪 的 图 片 。 我 们 也 可 以 （ 可 选 的 ） 通 过     参 数 指 定 我 们 的   H a a r   c a s c a d e   分 类 器 的 路 径 。 默 认 使 用 ， 假 定 这 个 文 件 和 你 的     在 同 一 目 录 下 。 注 意 ： 我 已 经 打 包 了 猫 咪 的 检 测 代 码 ， 还 有 在 这 个 教 程 里 的 样 本 图 片 。 你 可 以 在 博 文 原 文 的   “ 下 载 ”   部 分 下 载 到 。 如 果 你 是 刚 刚 接 触 P y t h o n + O p e n C V （ 或 者   H a a r   c a s c a d e ） ， 我 建 议 你 下 载 这 个   z i p   压 缩 包 ， 这 个 会 方 便 你 跟 着 教 程 学 习 。 接 下 来 ， 就 是 检 测 猫 的 时 刻 了 ： 4 .   1 .   #   i m p o r t   t h e   n e c e s s a r y   p a c k a g e s 2 .   i m p o r t   a r g p a r s e 3 .   i m p o r t   c v 2 5 .   #   c o n s t r u c t   t h e   a r g u m e n t   p a r s e   a n d   p a r s e   t h e   a r g u m e n t s 6 .   a p   =   a r g p a r s e . A r g u m e n t P a r s e r ( ) 7 .   a p . a d d _ a r g u m e n t ( " - i " ,   " - - i m a g e " ,   r e q u i r e d = T r u e , 8 .           h e l p = " p a t h   t o   t h e   i n p u t   i m a g e " ) 9 .   a p . a d d _ a r g u m e n t ( " - c " ,   " - - c a s c a d e " , 1 0 .           d e f a u l t = " h a a r c a s c a d e _ f r o n t a l c a t f a c e . x m l " , 1 1 .           h e l p = " p a t h   t o   c a t   d e t e c t o r   h a a r   c a s c a d e " ) 1 2 .   a r g s   =   v a r s ( a p . p a r s e _ a r g s ( ) ) - - i m a g e - - c a s c a d e h a a r c a s c a d e s _ f r o n t a l c a t f a c e . x m l c a t _ d e t e c t o r . p y 1 .   #   l o a d   t h e   i n p u t   i m a g e   a n d   c o n v e r t   i t   t o   g r a y s c a l e 2 .   i m a g e   =   c v 2 . i m r e a d ( a r g s [ " i m a g e " ] ) 3 .   g r a y   =   c v 2 . c v t C o l o r ( i m a g e ,   c v 2 . C O L O R _ B G R 2 G R A Y ) 5 .   #   l o a d   t h e   c a t   d e t e c t o r   H a a r   c a s c a d e ,   t h e n   d e t e c t   c a t   f a c e s 6 .   #   i n   t h e   i n p u t   i m a g e 7 .   d e t e c t o r   =   c v 2 . C a s c a d e C l a s s i f i e r ( a r g s [ " c a s c a d e " ] )
在   1 5 、 1 6   行 ， 我 们 从 硬 盘 上 读 取 了 图 片 ， 并 且 进 行 灰 度 化 （ 这 是 一 个 在 将 图 片 传 给   H a a r   c a s c a d e   分 类 器 之 前 的 常 用 的 图 片 预 处 理 步 骤 ， 尽 管 不 是 必 须 的 ） 2 0   行 ， 从 硬 盘 加 载   H a a r   c a s a c a d e   分 类 器 ， 即 猫 咪 检 测 器 ， 并 且 实 例 化     对 象 。 在   2 1 、 2 2   行 通 过 调 用     的     方 法 使 用   O p e n C V   完 成 猫 脸 检 测 。 我 们 给   方 法 传 递 了 四 个 参 数 。 包 括 ： 1 .   图 片   ， 我 们 要 在 该 图 片 中 检 测 猫 脸 。 2 .   检 测 猫 脸 时 的 图 片 金 字 塔 [ 5 ]   的 检 测 粒 度     。 更 大 的 粒 度 将 会 加 快 检 测 的 速 度 ， 但 是 会 对 检 测 t r u e - p o s i t i v e 准 确 性 产 生 影 响 。 相 反 的 ， 一 个 更 小 的 粒 度 将 会 影 响 检 测 的 时 间 ， 但 是 会 增 加 t r u e - p o s i t i v e 准 确 性 。 但 是 ， 细 粒 度 也 会 增 加 f a l s e - p o s i t i v e 误 报 率 。 你 可 以 看 这 篇 博 文 的 “   H a a r   c a s c a d e s   注 意 事 项 ” 部 分 来 获 得 更 多 的 信 息 。   参 数 控 制 了 检 定 框 的 最 少 数 量 ， 即 在 给 定 区 域 内 被 判 断 为 猫 脸 的 最 少 数 量 。 这 个 参 数 可 以 很 好 的 排 除 f a l s e - p o s i t i v e 误 报 结 果 。 4 .   最 后 ，   参 数 不 言 自 明 。 这 个 值 描 述 每 个 检 定 框 的 最 小 宽 高 尺 寸 （ 单 位 是 像 素 ） ， 这 个 例 子 中 就 是   7 5 * 7 5   函 数 会 返 回   ， 这 是 一 个   4   元 组 列 表 。 这 些 元 组 包 含 了 每 个 检 测 到 的 猫 脸 的   ( x , y )   坐 标 值 ， 还 有 宽 度 、 高 度 。 最 后 ， 让 我 们 在 图 片 上 画 下 这 些 矩 形 来 标 识 猫 脸 ： 7 .   d e t e c t o r   =   c v 2 . C a s c a d e C l a s s i f i e r ( a r g s [ " c a s c a d e " ] ) 8 .   r e c t s   =   d e t e c t o r . d e t e c t M u l t i S c a l e ( g r a y ,   s c a l e F a c t o r = 1 . 3 , 9 .           m i n N e i g h b o r s = 1 0 ,   m i n S i z e = ( 7 5 ,   7 5 ) ) c v 2 . C a s c a d e C l a s s i f i e r d e t e c t o r d e t e c t M u l t i S c a l e d e t e c t M u l t i S c a l e g r a y s c a l e F a c t o r 3 .   m i n N e i g h b o r s m i n S i z e d e t e c t M u l t i S c a l e r e c t s
6 .   给 我 们 这 些 框 （ 比 如 ， r e c t s ） 的 数 据 ， 我 们 在   2 5   行 依 次 遍 历 它 。 在   2 6   行 ， 我 们 在 每 张 猫 脸 的 周 围 画 上 一 个 矩 形 。 2 7 、 2 8   行 展 示 了 一 个 整 数 ， 即 图 片 中 猫 咪 的 数 量 。 最 后 ， 3 1 ， 3 2   行 在 屏 幕 上 展 示 了 输 出 的 图 片 。 猫 咪 检 测 结 果 猫 咪 检 测 结 果 为 了 测 试 我 们 的   O p e n C V   猫 咪 检 测 器 ， 可 以 在 原 文 的 最 后 ， 下 载 教 程 的 源 码 。 然 后 ， 在 你 解 压 缩 之 后 ， 你 将 会 得 到 如 下 的 三 个 文 件 / 目 录 : 1 .   c a t _ d e t e c t o r . p y ： 我 们 的 主 程 序 2 .   h a a r c a s c a d e _ f r o n t a l c a t f a c e . x m l ：   猫 咪 检 测 器   H a a r   c a s c a d e 3 .   i m a g e s ： 我 们 将 会 使 用 的 检 测 图 片 目 录 。 到 这 一 步 ， 执 行 以 下 的 命 令 ： 1 .   #   l o o p   o v e r   t h e   c a t   f a c e s   a n d   d r a w   a   r e c t a n g l e   s u r r o u n d i n g   e a c h 2 .   f o r   ( i ,   ( x ,   y ,   w ,   h ) )   i n   e n u m e r a t e ( r e c t s ) : 3 .           c v 2 . r e c t a n g l e ( i m a g e ,   ( x ,   y ) ,   ( x   +   w ,   y   +   h ) ,   ( 0 ,   0 ,   2 5 5 ) ,   2 ) 4 .           c v 2 . p u t T e x t ( i m a g e ,   " C a t   # { } " . f o r m a t ( i   +   1 ) ,   ( x ,   y   -   1 0 ) , 5 .                   c v 2 . F O N T _ H E R S H E Y _ S I M P L E X ,   0 . 5 5 ,   ( 0 ,   0 ,   2 5 5 ) ,   2 ) 7 .   #   s h o w   t h e   d e t e c t e d   c a t   f a c e s 8 .   c v 2 . i m s h o w ( " C a t   F a c e s " ,   i m a g e ) 9 .   c v 2 . w a i t K e y ( 0 ) 1 .   $   p y t h o n   c a t _ d e t e c t o r . p y   - - i m a g e   i m a g e s / c a t _ 0 1 . j p g
图   1 .   在 图 片 中 检 测 猫 脸 ， 甚 至 是 猫 咪 部 分 被 遮 挡 了 。 注 意 ， 我 们 已 经 可 以 检 测 猫 脸 了 ， 即 使 它 的 其 余 部 分 是 被 遮 挡 的 。 试 下 另 外 的 一 张 图 片 : 1 .   p y t h o n   c a t _ d e t e c t o r . p y   - - i m a g e   i m a g e s / c a t _ 0 2 . j p g
图   2 .   使 用   O p e n C V   检 测 猫 脸 的 第 二 个 例 子 ， 这 次 猫 脸 稍 有 不 同 。 这 次 的 猫 脸 和 第 一 次 的 明 显 不 同 ， 因 为 它 正 在 发 出 “ 喵 呜 ” 叫 声 的 当 中 。 这 种 情 况 下 ， 我 们 依 旧 能 检 测 到 正 确 的 猫 脸 。 在 下 面 这 张 图 片 的 结 果 也 是 正 确 的 ： 图   3 .   使 用   O p e n C V   和   p y t h o n   检 测 猫 脸 我 们 最 后 的 一 个 样 例 就 是 在 一 张 图 中 检 测 多 张 猫 脸 : 1 .   $   p y t h o n   c a t _ d e t e c t o r . p y   - - i m a g e   i m a g e s / c a t _ 0 3 . j p g 1 .   $   p y t h o n   c a t _ d e t e c t o r . p y   - - i m a g e   i m a g e s / c a t _ 0 4 . j p g
图   4 .   在 同 一 张 图 片 中 使 用   O p e n C V   检 测 多 只 猫 注 意 ， H a a r   c a s c a d e   返 回 的 检 定 框 不 一 定 是 以 你 预 期 的 顺 序 。 这 种 情 况 下 ， 中 间 的 那 只 猫 会 被 标 记 成 第 三 只 。 你 可 以 通 过 判 断 他 们 的   ( x ,   y ) 坐 标 来 自 己 排 序 这 些 检 定 框 。 关 于 精 度 的 说 明 关 于 精 度 的 说 明 在 这 个   x m l   文 件 中 的 注 释 非 常 重 要 ， J o s e p h   H o w e r   提 到 了 这 个 猫 脸 检 测 器 有 可 能 会 将 人 脸 识 别 成 猫 脸 。 这 种 情 况 下 ， 他 推 荐 使 用 两 种 检 测 器 （ 人 脸   &   猫 脸 ） ， 然 后 将 出 现 在 人 脸 识 别 结 果 中 的 结 果 剔 除 掉 。 H a a r   c a s c a d e s   注 意 事 项 注 意 事 项 这 个 方 法 首 先 出 现 在   P a u l   V i o l a   和   M i c h a e l   J o n e s   2 0 0 1   年 出 版 的   R a p i d   O b j e c t   D e t e c t i o n   u s i n g   a   B o o s t e d   C a s c a d e   o f   S i m p l e   F e a t u r e s [ 6 ]   论 文 中 。 现 在 它 已 经 成 为 了 计 算 机 识 别 领 域 引 用 最 多 的 论 文 之 一 。 这 个 算 法 能 够 识 别 图 片 中 的 对 象 ， 无 论 它 们 的 位 置 和 比 例 。 而 且 最 令 人 感 兴 趣 的 或 许 是 它 能 在 现 有 的 硬 件 条 件 下 实 现 实 时 检 测 。 在 他 们 的 论 文 中 ， V i o l a   和   J o n e s   关 注 在 训 练 人 脸 检 测 器 ； 但 是 ， 这 个 框 架 也 能 用 来 检 测 各 类 事 物 ， 如 汽 车 、 香 蕉 、 路 标 等 等 。 问 题 是 ？ 问 题 是 ？ H a a r   c a s c a d e s   最 大 的 问 题 就 是 如 何 确 定     方 法 的 参 数 正 确 。 特 别 是     和   参 数 。 你 很 容 易 陷 入 一 张 一 张 图 片 调 参 数 的 坑 ， 这 个 就 是 该 对 象 检 测 器 很 难 被 实 用 化 的 原 因 。 这 个     变 量 控 制 了 用 来 检 测 对 象 的 图 片 的 各 种 比 例 的 图 像 金 字 塔 [ 7 ] 。 如 果     参 数 过 大 ， 你 就 只 需 要 检 测 图 像 金 字 塔 中 较 少 的 层 ， 这 可 能 会 导 致 你 丢 失 一 些 在 图 像 金 字 塔 层 之 间 缩 放 时 少 了 的 对 象 。 换 句 话 说 ， 如 果     参 数 过 低 ， 你 会 检 测 过 多 的 金 字 塔 图 层 。 这 虽 然 可 以 能 帮 助 你 检 测 到 更 多 的 对 象 。 但 是 他 会 造 成 计 算 速 度 的 降 低 ， 还 会 明 显 明 显 提 高 误 报 率 。 H a a r   c a s c a d e s   分 类 器 就 是 这 样 。 为 了 避 免 这 个 ， 我 们 通 常 使 用   H i s t o g r a m   o f   O r i e n t e d   G r a d i e n t s   +   线 性   S V M   检 测 [ 8 ]   替 代 。 上 述 的   H O G   +   线 性   S V M   框 架 的 参 数 更 容 易 调 优 。 而 且 更 好 的 误 报 率 也 更 低 ， 但 是 唯 一 不 好 的 地 方 是 无 法 实 时 运 算 。 对 对 象 识 别 感 兴 趣 ？ 并 且 希 望 了 解 更 多 ？ 对 对 象 识 别 感 兴 趣 ？ 并 且 希 望 了 解 更 多 ？ d e t e c t M u l t i S c a l e s c a l e F a c t o r m i n N e i g h b o r s s c a l e F a c t o r s c a l e F a c t o r s c a l e F a c t o r
图   5 .   在   P y I m a g e S e a r c h   G u r u s   课 程 中 学 习 如 何 构 建 自 定 义 的 对 象 识 别 器 。 如 果 你 对 学 习 如 何 训 练 自 己 的 自 定 义 对 象 识 别 器 感 兴 趣 ， 请 务 必 要 去 了 解 下   P y I m a g e S e a r c h   G u r u s   课 程 。 在 这 个 课 程 中 ， 我 提 供 了   1 5   节 课 ， 覆 盖 了 超 过   1 6 8   页 的 教 程 ， 来 教 你 如 何 从   0   开 始 构 建 自 定 义 的 对 象 识 别 器 。 你 会 掌 握 如 何 应 用   H O G   + 线 性   S V M   框 架 来 构 建 自 己 的 对 象 识 别 器 来 识 别 路 标 、 面 孔 、 汽 车 （ 以 及 附 近 的 其 它 东 西 ） 。 要 学 习   P y I m a g e S e a r c h   G u r u s   课 程 （ 有   1 0   节 示 例 免 费 课 程 ） ， 点 此 ：   h t t p s : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / p y i m a g e s e a r c h - g u r u s / ? s r c = p o s t - c a t - d e t e c t i o n 总 结 总 结 在 这 篇 博 文 里 ， 我 们 学 习 了 如 何 使 用   O p e n C V   默 认 就 有 的   H a a r   c a s c a d e s   分 类 器 来 识 别 图 片 中 的 猫 脸 。 这 些   H a a r   c a s a c a d e s   是 由   J o s e p h H o w s e [ 9 ]   训 练 兵 贡 献 给   O p e n C V   项 目 的 。 我 是 在   K e n d r i c k   T a n   的 这 篇 文 章 [ 1 0 ] 中 开 始 注 意 到 这 个 。 尽 管   H a a r   c a s c a d e s   相 当 有 用 ， 但 是 我 们 也 经 常 用   H O G   +   线 性   S V M   替 代 。 因 为 后 者 相 对 而 言 更 容 易 使 用 ， 并 且 可 以 有 效 地 降 低 误 报 率 。 我 也 会 在   P y I m a g e S e a r c h   G u r u s   课 程 中 [ 1 1 ] 详 细 的 讲 述 如 何 构 建 定 制 的   H O G   +   线 性   S V M   对 象 识 别 器 ， 来 识 别 包 括 汽 车 、 路 标 在 内 的 各 种 事 物 。 不 管 怎 样 ， 我 希 望 你 喜 欢 这 篇 博 文 。 v i a :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / 2 0 1 6 / 0 6 / 2 0 / d e t e c t i n g - c a t s - i n - i m a g e s - w i t h - o p e n c v / 作 者 ： A d r i a n   R o s e b r o c k [ 1 2 ]   译 者 ： M i k e C o d e r [ 1 3 ]   校 对 ： w x y [ 1 4 ] 本 文 由   L C T T [ 1 5 ]   原 创 编 译 ， L i n u x 中 国 [ 1 6 ]   荣 誉 推 出 [ 1 ] :   h t t p : / / k e n d r i c k t a n . g i t h u b . i o / f i n d - c a t s - i n - p h o t o s - u s i n g - c o m p u t e r - v i s i o n . h t m l [ 2 ] :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / I t s e e z / o p e n c v [ 3 ] :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / I t s e e z / o p e n c v / t r e e / m a s t e r / d a t a / h a a r c a s c a d e s [ 4 ] :   h t t p : / / n u m m i s t . c o m / [ 5 ] :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / 2 0 1 5 / 0 3 / 1 6 / i m a g e - p y r a m i d s - w i t h - p y t h o n - a n d - o p e n c v /
[ 6 ] :   h t t p s : / / w w w . c s . c m u . e d u / ~ e f r o s / c o u r s e s / L B M V 0 7 / P a p e r s / v i o l a - c v p r - 0 1 . p d f [ 7 ] :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / 2 0 1 5 / 0 3 / 1 6 / i m a g e - p y r a m i d s - w i t h - p y t h o n - a n d - o p e n c v / [ 8 ] :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / 2 0 1 4 / 1 1 / 1 0 / h i s t o g r a m - o r i e n t e d - g r a d i e n t s - o b j e c t - d e t e c t i o n / [ 9 ] :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / 2 0 1 4 / 1 1 / 1 0 / h i s t o g r a m - o r i e n t e d - g r a d i e n t s - o b j e c t - d e t e c t i o n / [ 1 0 ] :   h t t p : / / k e n d r i c k t a n . g i t h u b . i o / f i n d - c a t s - i n - p h o t o s - u s i n g - c o m p u t e r - v i s i o n . h t m l [ 1 1 ] :   h t t p s : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / p y i m a g e s e a r c h - g u r u s / [ 1 2 ] :   h t t p : / / w w w . p y i m a g e s e a r c h . c o m / a u t h o r / a d r i a n / [ 1 3 ] :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / M i k e C o d e r [ 1 4 ] :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / w x y [ 1 5 ] :   h t t p s : / / g i t h u b . c o m / L C T T / T r a n s l a t e P r o j e c t [ 1 6 ] :   h t t p s : / / l i n u x . c n / 推 荐 文 章 推 荐 文 章 点 击 标 题 或 输 入 文 章   I D   直 达 该 文 章 将 文 章 分 享 给 朋 友 是 对 我 们 最 好 的 赞 赏 ！
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