82、目标检测：基于OpenCV的级联分类器技术解析

目标检测：基于OpenCV的级联分类器技术解析

1. 目标检测概述

目标检测是计算机视觉中的重要问题，其核心是判断图像中是否存在特定目标，并在可能的情况下确定目标在像素空间中的位置。为了实现这一目标，我们可以结合计算机视觉技术和机器学习技术。目前，OpenCV库提供了多种目标检测方法，其中基于树的目标检测技术应用广泛。

2. 基于树的目标检测技术

OpenCV中有两种基于树的目标检测方法：级联分类器和软级联。这两种方法不仅封装了机器学习组件，还涉及输入预处理和输出后处理等阶段。

• 级联分类器 ：它是基于Viola和Jones提出的用于人脸检测的算法发展而来的，可用于检测多种刚性物体。
• 软级联 ：是级联分类器算法的进一步发展，在大多数情况下能提供比级联分类器更强大的分类能力。

一般来说，结构刚性且纹理丰富的物体对这些方法的响应较好。

3. 级联分类器详解

级联分类器基于增强拒绝级联的重要概念，最初是作为成熟的人脸检测应用开发的，后来经过改进，适用范围更广。

3.1 特征类型

• Haar-like特征 ：默认使用的Haar-like特征是级联分类器的“原材料”，可通过积分图像快速计算。目前支持“原始”Haar小波特征（包括“对角线”特征）和LBP特征，未来可能支持更多特征类型。
• 局部二值模式（LBP）特征 ：最初作为纹理