opencv级联分类器训练,
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重型晾衣架，近年来首次出现，物体检测受到广泛关注。从智能手机到交通监控，目标检测涵盖了所有领域。时间和精度是目标检测中的重要约束。目标检测算法的成功依赖于其特征表达技术和学习算法，后者只关注图像的重要部分。本文将考虑OpenCV级联分类器中使用的技术来考虑级联分类器的功能“使用简单特征的扩展级联进行快速对象检测”。
星标
由图像像素组成，像素的运算成本高。因此，需要更好的图像显示。
置顶
A2矩形特征计算两个矩形区域像素之和的差值。这些区域具有相同的大小和形状，并且在水平或垂直方向上相邻。上图中的a和B就是例子。
图像表示技术
三角形矩形的特征在于减去距离中心矩形2m的矩形内的和。上图中的c是三角形的特征类型。
1.两个矩形特征：
计算两个四边形的特征对角矩形之差。上图中的d就是一个例子。
位置x和y的积分图像包含x和y上方和左侧的像素的总和。
Ii(x，y)是积分图像，I) x，y)是原始图像。
使用以下重复对：
S(x，y)是累积行的总和。S(x，-1)=0，ii(-1，y )=0。使用积分图像，可以用较少的参考获得任意矩形和。这是一个例子：
只有四个数组引用可用于计算矩形d中的像素总数。位置1处的积分图像的值是矩形a中像素的总和.位置2的值是A B，位置3的值是A C，位置4的值是a b c d，d的总和可以计算为4 1-(2 3)。
类似地，两个矩形特征可以通过六个数组引用来计算。对于3个矩形特征，可以计算8个，对于4个矩形特征，可以计算9个。这些矩形图像表明，它们为有效的学习提供了足够的对象信息。
2.三个矩形特征：
每个图像子窗口有超过180，000个矩形元素，其数量远大于像素的数量。虽然可以非常高效地计算每个函数，但是计算完整的集合是昂贵的。弱学习算法用于选择能够最好地区分正样本和负样本的单个矩形特征。对于每个特征，弱学习器确定最佳阈值分类函数，使得最小数量的样本被错误分类。
在输入图像上移动窗口，计算图像每个子部分的Haar特征。从分类函数中学习到的阈值将对象与非对象分开。没有以低错误率执行分类任务的功能。描述一个对象需要许多特征。通过加权平均弱学习器的决策，可以获得准确的分类器。
3.四个矩形特征：
级联分类器用于从根本上减少计算时间和提高检测性能。
图像的所有部分都无助于物体的检测。因此，删除这些负样本可以缩短计算时间。如上图所示，级联分类器有多级。每个阶段都包含一个基于上一节描述的扩展算法训练的分类器。
在初始阶段，窗口在被分类为正或负的图像区域上滑动。如果此区域被标记为负，窗口将滑动到下一个区域。如果是肯定的，分类器进入下一阶段。如果标签在最后一个阶段是正的，则通过找到对象并删除负样本来缩短计算时间。
AdaBoost用于分类器学习
import v2 face _ classifier=cv2 . cascade classifier( Haar cascade _ frontal face _ alt _ tree . XML )加载图像并填充卡片。
img=cv2 . im read(WP 4419229 . jpg))faces=face _ classifier . detect multi scale(img，1.001，4)当前使用face对象。
if faces(:print(nofaces found))for)x，y，w，h)inffaces:cv2 . rectangle)调整大小，)x，x，2 ) pw)
第一个参数是图像，第二个参数是
是比例因子，第三个参数是最小邻居数。Haar级联分类器运行在滑动窗口协议上，并使用缩放因子。目标窗口从最小尺寸开始，在测试了该尺寸的所有窗口之后，该窗口以缩放因子放大，直到达到最大尺寸。
使用上面的协议，我们将对一张脸得到许多响应。最小邻居数是一个较低的阈值，即如果响应高于阈值，则该区域是一个有效对象，最小和最大大小都可以作为参数传递。
使用级联分类器以提高准确性
使用级联分类器，我们可以提高深度神经网络分类器(二元或多类)的准确性。我们可以使用级联分类器来裁剪只包含对象的图像，并将它们分别传递给分类器。因为消除了图像中不必要的部分，所以提高了精度。
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