Haarcascades в OpenCV

Question

Я видел несколько XMLs haarcascade в OpenCV для обнаружения лица, обнаружения глаз, обнаружения уха, обнаружение человеческого тела и т.д., но не мог видеть надлежащую документацию или объяснение этих XMLs.

Например, в приложении, если мне нужно определить боковые грани, которые должен использовать xml, и какие параметры должны быть переданы для detectMultiScale?

В некоторых случаях, если я изменяю параметры до detectMultiScale, ложные обнаружения снижаются, но я проверил все тесты методом проб и ошибок. Я не мог найти никаких конкретных статей об объяснении использования каждого xml и параметров.

Может кто предоставить документы по этому вопросу, если таковые имеются, еще какое-то объяснение по этому вопросу был бы признателен.

Answer 1

OpenCV имеет встроенный классификатор лицевой поверхности xml под «.. \ data \ haarcascades». Если вы хотите создать свой собственный каскадный классификатор, вы должны следовать this procedure. Вот another link относительно этого.

Чтобы узнать о методе detectMultiScale, ознакомьтесь с documentation. Чтобы понять, как работает классификатор и его параметры, проверьте viola-jones (2001) article или its explanation.

Answer 2

Здесь paper Вадима Писаревского, одного из разработчиков OpenCV, который может быть полезен при понимании некоторых параметров.

С другой стороны, если использование OpenCV не является жестким требованием, ознакомьтесь с vision.CascadeObjectDetector в System Vision System Toolbox для Matlab, который обеспечивает ту же функциональность. Это также избавляет вас от необходимости выяснять, какой файл xml использовать для профилей.