Python | 用于对象检测的 Haar 级联

Haar 级联分类器是计算机视觉中广泛用于对象检测的算法。它是一个由多个弱分类器组成的强分类器。Haar 级联分类器凭借其快速且准确的检测性能，在人脸检测等领域被广泛应用。

Haar 特征

Haar 特征是 Haar 级联分类器的核心。它是用于对象检测的一种可辨识的图像特征，通过计算像素之间的差异或积分特征，Haar 特征识别物体，并将其与背景进行分离。Haar 特征包括如下三种基本形状：

1. 矩形形状
2. 线形状
3. 中心对称形状

Haar 特征可以通过计算其在矩形区域内的像素值之和和之差得到。

Haar 级联分类器

Haar 级联分类器是多个弱分类器级联而成的强分类器。它的分类过程依赖于多个 Haar 特征，可以通过多次特征过滤来实现对对象的精准检测。Haar 级联分类器算法的流程如下：

1. 加载样本集。
2. 提取 Haar 特征，生成训练样本。
3. 训练分类器。
4. 对测试图片进行 Haar 特征提取，得到分类结果。

Python 实现

Python 中通过 OpenCV 库实现 Haar 级联分类器。以下是实现人脸检测的代码示例：

import cv2

# 加载人脸特征分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图片
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)

# 绘制人脸矩形框
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 显示图片
cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey()

以上是一个基于 Haar 级联分类器的人脸检测程序示例。通过加载训练模型、载入测试图片，通过设置比例因子和邻近个数等相关参数，程序能够自动检测图片中的人脸，并在图片中绘制出人脸矩形框。

总的来说，Haar 级联分类器算法是一种快速且准确的对象检测方法，可以应用于图像识别、人脸检测、物体追踪等多个领域。在 Python 中通过 OpenCV 库的支持，Haar 级联分类器算法得到了广泛的应用。