ROS OpenCV 级联分类器

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ROS OpenCV 级联分类器。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Haar级联分类器HOG级联分类器LBP级联分类器都是计算机视觉中用于目标检测的特征提取与分类方法,它们各自利用不同的图像特征进行训练,并且通常结合级联结构来提升实时性。

一、Haar级联分类器

1. 特征描述: Haar特征由Paul Viola和Michael Jones在2001年提出,主要用于人脸检测。它是一种基于图像局部像素灰度值差分的特征,包括矩形区域内的黑白或者灰度对比。例如,特征可以是相邻矩形区域的像素之和的差值。

2. 级联结构: 级联分类器的设计是为了提高效率,通过多个弱分类器级联在一起形成一个强分类器,快速排除大部分非目标区域,只有当所有级联的弱分类器都通过时,才认为该区域可能存在目标物体(如人脸)。Viola-Jones算法首先使用大量的正负样本训练出一系列的Haar特征分类器,并将这些“快而糙”的分类器按照误报率逐步降低的方式级联起来。

3.应用: 最著名的应用是OpenCV中的预训练的人脸检测器,其能够实时地在视频流或图像中检测出人脸的位置。

4.可扩展性和鲁棒性:Haar 级联分类器不仅可以应用于人脸检测,也可以通过训练识别其他对象类别,如眼睛、嘴巴等。对于光照变化、尺度变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性,但对极端条件下的效果可能会有所下降。

实例演示:

import cv2

加载预训练的Haar级联分类器XML文件

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

读取图像

img = cv2.imread('image.jpg')

转换为灰度图像

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

检测人脸

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))

在图像上绘制矩形框

for (x, y, w, h) in faces:

    cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)

显示结果

cv2.imshow('img', img)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中,首先加载了一个预训练的Haar级联分类器XML文件,

然后读取一张图像并将其转换为灰度图像。接着,使用detectMultiScale方法检测图像中的人脸,并在图像上绘制矩形框,最后,显示处理后的图像。

Haar级联分类器主要利用了Haar特征积分图AdaBoost算法来实现。

首先,使用Haar特征进行物体的检测;然后,借助积分图对Haar特征的值进行求取,以提高计算效率;接着,通过AdaBoost算法训练出能够区分人脸和非人脸的强分类器;最后,通过采用筛选式级联的方式将多个强分类器组合在一起,以此提高识别的准确率和速度。

在实际应用中,Haar特征从基本的Haar Basic特征发展到现在的复杂特征如Haar-LikeHaar Extended

二、HOG级联分类器

1. 特征描述: Histograms of Oriented Gradients (HOG) 是一种基于梯度直方图的特征描述符,它反映了图像局部区域内的边缘方向强度分布信息。每个图像块被分割成小单元格,然后计算各单元格内像素梯度的方向直方图,最终组合成全局描述符。

2. 级联结构: 同样,HOG特征也可以用于构建级联分类器以实现高效的对象检测。HOG级联分类器对于形状不规则的对象有较好的识别能力,比如行人检测。

3.应用: HOG广泛应用于行人检测、车辆检测等任务,其优点在于对光照变化和部分遮挡具有一定的鲁棒性。

三、LBP级联分类器

1. 特征描述: Local Binary Patterns (LBP) 是一种纹理描述符,它通过比较像素点与其邻域内像素的灰度值来生成二进制码,从而表达图像的局部纹理信息。LBP特征简单、快速且具有旋转不变性灰度不变性

2. 级联结构: LBP特征也可整合到级联分类器中,用于诸如人脸识别、表情识别和其他基于纹理分析的任务。LBP级联分类器会先通过简单的纹理模式快速筛选图像,然后再通过更复杂的后续级联层进行精确判断。

3. 应用: LBP在面部表情识别、皮肤纹理分析以及一些特定场景下的物体识别等方面表现出色。

总的来说,这三种级联分类器各有特点:Haar级联分类器的识别速度快,但可能对光线、表情等变化较为敏感;HOG级联分类器对物体的形状和大小等特性有良好的识别能力;而LBP级联分类器对于噪声和光照变化有较强的鲁棒性。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-791274.html

到了这里,关于ROS OpenCV 级联分类器的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。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。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于分类和分割的学术速递(6月 22 日论文合集)

    模糊图像标注:脊椎骨折诊断生物医学验证图像分类的通用标注策略 论文地址: 虽然存在许多方法来解决策展数据集内的分类问题,但由于数据的偏见或模糊性,这些解决方案在生物医学应用中往往不足。当从脊椎数据推断身高减少时,这些困难尤其明显,临床公认的Gena

    2024年02月10日
    浏览(93)
  • 【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍(一)

    CIFAR-10 数据集(加拿大高级研究所,10 个类别)是 Tiny Images 数据集的子集,由 60000 张 32x32 彩色图像组成。 这些图像标有 10 个相互排斥的类别之一:飞机、汽车(但不是卡车或皮卡车)、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车(但不是皮卡车)。 每类有 6000 张图像,每类有

    2024年02月05日
    浏览(57)
  • 【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍(九)

    乳腺癌组织病理学图像分类 (BreakHis) 由使用不同放大倍数(40 倍、100 倍、200 倍和 400 倍)从 82 名患者收集的 9,109 张乳腺肿瘤组织显微图像组成。 它包含 2,480 个良性样本和 5,429 个恶性样本(700X460 像素,3 通道 RGB,每个通道 8 位深度,PNG 格式)。 该数据库是与巴西巴拉那州

    2024年02月02日
    浏览(55)
  • 【计算机视觉 | 图像分类】图像分类常用数据集及其介绍(二)

    Oxford 102 Flower 是一个由 102 个花卉类别组成的图像分类数据集。 这些花被选为英国常见的花。 每个类别由 40 到 258 张图像组成。 这些图像具有较大的比例、姿势和光线变化。 此外,还存在类别内差异较大的类别以及几个非常相似的类别。 Tiny ImageNet 包含 200 个类别的 100000

    2024年02月03日
    浏览(42)
  • 人工智能在计算机视觉中的应用与挑战

    引言 计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,旨在让计算机能够像人一样理解和解释视觉信息,实现图像和视频的自动识别、理解和分析。计算机视觉技术已经在许多领域产生了深远的影响,如人脸识别、自动驾驶、医学影像分析等。本篇博客将深入探讨人工智能在计算

    2024年02月14日
    浏览(62)
  • 计算机视觉框架OpenMMLab(二):图像分类基础

    👨‍💻 作者简介: CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨ 公众号:GoAI的学习小屋 ,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️ 链接 加群。 🎉 专栏推荐:

    2024年01月17日
    浏览(48)
  • 计算机视觉基础(10)——深度学习与图像分类

    传统视觉算法采用手工设计特征与浅层模型 ,而手工设计特征依赖于专业知识,且泛化能力差。深度学习的出现改变了这一状况, 为视觉问题提供了端到端的解决方案 。在之前的课程中,我们已经学习了图像分类的传统知识。在本节课中,我们将学习到 图像分类融合深度学

    2024年02月04日
    浏览(87)
  • 图像分类与识别:计算机视觉的核心技术

    图像分类与识别是计算机视觉的核心技术之一,它涉及到将图像中的对象进行分类和识别,以便于人工智能系统对图像进行理解和处理。图像分类与识别的应用非常广泛,包括但不限于人脸识别、自动驾驶、垃圾扔入分类等。 图像分类与识别的历史发展可以分为以下几个阶段

    2024年03月23日
    浏览(43)
  • 基于深度学习的计算机视觉垃圾分类项目解析

    项目地址:https://gitcode.com/YaoHaozhe/Computer-vision-based-on-deep-learning-garbage-classification 在这个数字化的时代,数据已经成为我们生活和工作的重要组成部分,而其中,图像数据的处理能力更是关键。YaoHaozhe 创建的这个基于深度学习的计算机视觉垃圾分类项目,提供了一个实用的解决

    2024年04月12日
    浏览(34)
  • 矩阵分析与计算机视觉中的图像分类

    计算机视觉(Computer Vision)是一门研究如何让计算机理解和解释图像和视频的科学。图像分类(Image Classification)是计算机视觉中的一个重要任务,它涉及将图像分为不同类别的过程。矩阵分析(Matrix Analysis)是线性代数(Linear Algebra)的一个分支,它研究矩阵的性质、运算和应用。在计

    2024年02月20日
    浏览(40)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包