C++使用opencv调用级联分类器来识别目标物体
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了C++使用opencv调用级联分类器来识别目标物体相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
使用编译器:Qt Creator 4.2.1
前言:
相较于帧差法捕捉目标物体识别,级联分类器识别目标物体更加具有针对性,使用前者只要是动的物体都会被捕捉识别到,画面里有一点风吹草动,都会被捕捉识别下来,如果我想识别具体的人或者物,都无法做到精准的目标识别,所以有了级联分类器识别(即模型识别),会按照训练好的级联分类器(模型)来进行目标识别
目录
流程讲解:
1.创建一个级联分类器对象
创建一个级联分类器对象,并读取已经已经训练好的模型
CascadeClassifier cascade;//级联分类器(模型)
cascade.load("D:/Qt_Opencv_Project/cars.xml");//读取级联分类器
2.创建一个视频流
读取一个要识别的视频路径
Mat frame;
VideoCapture cap("D:/VideoTraining/carMove.mp4");
while (cap.read(frame))
imshow("video",frame);//将读到的帧显示出来
datectCarDaw(frame,cascade,2);//将读到的帧传入函数用作识别
waitKey(25);//延时25ms,避免播放过快
3.将传入的视频帧转换为灰度图
转换为灰度图,色彩通道缩小一半,减少图片数据计算量,提升计算速度
Mat gray;
//转换为灰度图,色彩通道缩小一半
cvtColor(frame,gray,CV_RGB2GRAY);
效果如下:
4.将多余的空通道进行压缩
原通道为RGB三通道图片数据,转换为灰度图后,变为单通道数据,多余的通道可以压缩掉,可以看到图片减小三分之二
5.直方图均衡化
将缩小一半的灰度图进行均衡化,使其更加黑白分明,增强局部的对比度,便于计算机识别
效果如下:
6.调用级联分类器,并将内容框出,然后将此帧显示出来
调用读取已经训练好的模型,调用detectMultiScale函数器参数含义为:
待检测的图片帧(此处为均衡化后的图片帧)
被检测物体的矩形向量容器(调用前声明了一个向量容器cars)
每次搜索减小的图像比例(每次缩小1.05倍,扫描的细致一点)
检测目标周围相邻矩形的最小个数(此处设为5个,此处视道路情况可以适当增加个数)
类型(扫描类型)
目标区域可能的最小尺寸(此处为25*25,太小了会识别不到,太大了可能几辆车贴的很近可能只能识别出一辆)
//调用级联分类器进行模型匹配并框出内容
vector<Rect>cars;
//此函数参数说明: 待检测的图片帧 被检测物体的矩形向量容器 每次搜索减小的图像比例
//检测目标周围相邻矩形的最小个数(此处设为2个) 类型 目标区域的大小尺寸
cascade.detectMultiScale(smalling,cars,1.05,5,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(25,25));
vector<Rect>::const_iterator iter;
//绘制方块,标记目标,注意,标记要画在原帧上,要讲方框的大小和帧坐标扩大,因为是根据灰度图识别的,灰度图被缩小了
for(iter=cars.begin();iter!=cars.end();iter++)
rectangle(frame,
cvPoint(cvRound(iter->x*scale),cvRound(iter->y*scale)),
cvPoint(cvRound((iter->x+iter->width)*scale),cvRound((iter->y+iter->height)*scale)),
Scalar(0,255,0),2,8
);
imshow("frame",frame);
效果如下:
循环显示每一帧,最终成果展示:
博主所使用的这个模型训练的样本较为有限,主要训练的是普通轿车的车头,车尾训练较少,货车等其他车型没有做特别的训练,所以只能保证识别轿车的车头
代码:
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;
void datectCarDaw(Mat &frame,CascadeClassifier cascade,double scale)
Mat gray;
//转换为灰度图,色彩通道缩小一半
cvtColor(frame,gray,CV_RGB2GRAY);
//imshow("huidu",gray);
//再将灰度图缩小一半
Mat smalling(cvRound(frame.rows/scale),cvRound(frame.cols/scale),CV_8UC1);
resize(gray,smalling,smalling.size(),0,0,INTER_LINEAR);
//直方图均衡化:将缩小一半的灰度图进行均值化 使其更加黑白分明
equalizeHist(smalling,smalling);
//imshow("smalling",smalling);
//调用级联分类器进行模型匹配并框出内容
vector<Rect>cars;
//此函数参数说明: 待检测的图片帧 被检测物体的矩形向量容器 每次搜索减小的图像比例 检测目标周围相邻矩形的最小个数(此处设为2个) 类型 目标区域的大小尺寸
cascade.detectMultiScale(smalling,cars,1.05,5,0|CV_HAAR_SCALE_IMAGE,Size(25,25));
vector<Rect>::const_iterator iter;
//绘制方块,标记目标,注意,标记要画在原帧上,要讲方框的大小和帧坐标扩大,因为是根据灰度图识别的,灰度图被缩小了
for(iter=cars.begin();iter!=cars.end();iter++)
rectangle(frame,
cvPoint(cvRound(iter->x*scale),cvRound(iter->y*scale)),
cvPoint(cvRound((iter->x+iter->width)*scale),cvRound((iter->y+iter->height)*scale)),
Scalar(0,255,0),2,8
);
imshow("frame",frame);
int main(int argc, char *argv[])
CascadeClassifier cascade;//级联分类器(模型)
cascade.load("D:/Qt_Opencv_Project/cars.xml");//读取级联分类器
//cascade.load("D:/Qt_Opencv_Project/face.xml");
Mat frame;
VideoCapture cap("D:/VideoTraining/carMove.mp4");
//VideoCapture cap(0);
while (cap.read(frame))
imshow("video",frame);//将读到的帧显示出来
datectCarDaw(frame,cascade,2);//将读到的帧传入函数用作识别
waitKey(25);//延时25ms,避免播放过快
return 0;
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C++调用opencv完成运动目标捕捉_一个不同的ID的博客-CSDN博客
Qt Creator配置使用opencv:
Qt Creator下配置opencv环境(文末附带资源)_一个不同的ID的博客-CSDN博客
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