本文介绍了如何使用OpenCV进行目标识别，包括收集数据集、提取特征（如Haar特征和HOG特征）、训练分类器（如级联分类器）以及测试分类器的过程，旨在帮助读者掌握自定义目标识别分类器的创建。
目标识别是计算机视觉领域中的重要任务之一，而OpenCV是一个功能强大的开源计算机视觉库，提供了各种各样的图像处理和计算机视觉算法。在OpenCV中，我们可以使用机器学习技术训练自己的分类器，以实现对特定目标的识别。本文将介绍如何使用OpenCV训练自定义目标识别分类器，并提供相应的源代码。
步骤一：收集数据集
要训练一个目标识别分类器，首先需要一个包含正样本和负样本的数据集。正样本是我们要识别的目标的图像，负样本是与目标无关的图像。收集足够数量的样本是非常重要的，样本应该涵盖各种不同的场景和姿势，以提高分类器的鲁棒性。
步骤二：提取特征
在训练分类器之前，我们需要从收集到的图像中提取特征。在OpenCV中，常用的特征提取方法是Haar特征和HOG（方向梯度直方图）特征。这些特征描述了图像中的纹理、边缘和形状等信息，能够提供有效的图像表示。
以下是一个使用Haar特征提取的示例：
import cv2
def extract_features(image
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
324
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
