КАСКАД ХААРА OPENCV PYTHON

Каскад Хаара - это метод для обнаружения объектов в изображениях, основанный на машинном обучении. Он используется в библиотеке компьютерного зрения OpenCV для Python.

Каскад Хаара работает следующим образом: он проходит через изображение, проверяя каждый прямоугольный регион, чтобы увидеть, соответствует ли он объекту, который мы хотим обнаружить. Для этого он использует классификаторы, которые определяют, соответствует ли элемент изображения объекту, который мы хотим обнаружить.

Чтобы создать каскад Хаара в OpenCV Python, нужно выполнить следующие шаги:

1. Собрать положительные и отрицательные изображения для обучающего набора.2. Обучить классификатор Хаара, используя обучающий набор изображений.3. Протестировать классификатор на тестовом наборе изображений.4. Применить классификатор к новому изображению для обнаружения объектов.

Пример кода для создания каскада Хаара на Python в OpenCV:

import cv2# Создать класс Haar Cascade Classifiercascade_classifier = cv2.CascadeClassifier('classifier.xml')# Загрузить изображениеimage = cv2.imread('image.jpg')# Преобразовать изображение в черно-белый форматgray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# Применить классификатор для обнаружения объектовobjects = cascade_classifier.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5)# Нарисовать рамки вокруг объектовfor (x, y, w, h) in objects:    cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)# Показать изображение с объектамиcv2.imshow('Objects Found', image)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

👨 DETECCIÓN DE ROSTROS 👩 con Haar Cascades Python – OpenCV

Каскад Хаара. Распознавание жеста в видео-потоке.

OpenCV Python Tutorial #8 - Face and Eye Detection

OpenCV Python Tutorial For Beginners 35 - Face Detection using Haar Cascade Classifiers

Advanced Computer Vision with Python - Full Course

Training and applying Haar cascade classifier to detect cats and dogs faces - Adnan Al-Mnini

BLGPG-E4FD7ECC2905-24-11-10-02

Новые материалы: