85、OpenCV目标检测方法、发展历程及未来展望

OpenCV目标检测方法、发展历程及未来展望

1. OpenCV目标检测方法概述

OpenCV提供了多种用于确定图像中是否存在对象的方法。部分方法能依据构成对象的像素，对对象进行定位。基于树的方法和潜在支持向量机（Latent SVM）就具备这种特性，这源于它们使用了滑动窗口技术。而词袋（Bag of Words）方法则不具备定位特性，但它可用于更抽象的查询，例如场景分类。

这些方法结合了计算机视觉技术和机器学习方法。若再加上跟踪和运动建模方法，就能解决计算机视觉中的实际问题，如视频序列中对象的定位、跟踪等。

2. 相关练习及操作步骤

2.1 训练数据有限时的分类器选择

若训练数据有限，决策树和SVM分类器哪个更能对测试数据进行泛化？决策树通常在处理小数据集时表现较好，因为它结构简单，不易过拟合。而SVM分类器在数据特征分布复杂时可能更优，但需要更多的数据来学习特征。

2.2 Haar分类器检测面部

• 设置并运行 ：使用OpenCV中的Haar分类器来检测网络摄像头中的面部。
• 参数测试 ：
  • 尺度变化 ：测试Haar分类器能处理的尺度变化范围。
  • 模糊程度 ：确定它能容忍的图像模糊程度。
  • 头部倾斜角度 ：测试不同的头部倾斜角度下分类器的工作情况。