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开发工具

Python版本：3.6.4

相关模块：

cv2模块；

以及一些Python自带的模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

原理简介

为了进一步提高公众号的文章质量，我决定来简单地讲一讲Haar分类器，也就是Viola-Jones识别器。

详细的原理说明可参考相关文件中的两篇论文：

Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features;

Robust Real-Time Face Detection.

（1）Haar-like特征

Haar-like矩形特征是用于物体检测的数字图像特征，由两个或者多个相邻的黑白矩形组合而成，矩形的特征值是白色矩形的灰度值之和减去黑色矩形的灰度值之和。一般地，我们认为矩形特征对一些简单的图形结构(线段、边缘)等较为敏感：

具体到猫脸检测而言，我们认为把这样的矩形放到一个非猫脸区域后获得的特征值与放到一个猫脸区域后获得的特征值是不同的。

利用上述基于特征的检测算法，不仅能够编码特定区域的状态，而且效率高于基于像素的检测算法。

（2）积分图

下面我们来考虑一下如何计算矩形的特征值。对图像中的任意一点A(x, y)，定义该点的积分图为其左上角的所有像素值之和，即：

因此，要计算矩形模板的特征值，也就是计算两个区域之间的像素和之差，只需要用特征区域端点的积分图来进行简单的加减运算就可以了：

（3）Haar分类器

Haar分类器是一个监督学习分类器，要进行目标检测，首先要对图像进行直方图均衡化和归一化处理，然后检测里面是否包含要检测的物体。

流程框架图为(Haar分类器本质上由Haar特征提取器、离散强分类器以及强分类级联器组成)：

Haar分类器使用Adaboost算法，但是把它组织为了筛选式的级联分类器，在任意一级计算中，一旦获得输入内容不在检测类中的结论，便终止计算，只有通过所有级别的分类器，才可认为检测到了目标物体，以此来提高检测效率。

关于AdaBoost算法，我就不展开介绍了，有兴趣的同学可以自己查找相关资料进行学习。以后有时间我再对其进行详细的介绍。

（4）适用范围

适用于“基本刚性”的物体检测，如脸、汽车、人体和自行车等等。

（5）总结

Viola-Jones目标检测框架的核心思想是通过滑动窗口扫描图像(多尺度的扫描)，然后将每个窗口的Haar特征值输入到筛选式的级联分类器中来判断该窗口内是否含有目标物体以实现目标检测。

具体实现

OpenCV中内置了基于Viola-Jones目标检测框架的Haar分类器，并提供了猫脸检测预训练好的模型。因此实现起来十分简单。

具体实现过程详见相关文件中的源代码。

效果演示

使用方式：

修改源代码中的图片名为自己需要检测的图片：

在cmd窗口运行DetectCatFace.py文件即可。

效果：

原图1：

检测结果1：

原图2：

检测结果2（并不能很好地区分狗狗和猫咪）：

That’all~

更多

代码截止2018-06-28测试无误。

之后会陆续推出基于深度学习的目标检测算法案例，它们的检测效果还是非常棒的~