【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍

文章目录

  • 获取方式
    • 下载opencv获取
    • 直接下载
  • 文件说明

获取方式

下载opencv获取

  安装 OpenCV并获取xml文件:

  1. 首先,请参考Windows下 OpenCV 的下载安装教程(详细)中的步骤,下载 OpenCV。

  2. 一旦下载完成,请找到你的 OpenCV 安装路径。以我为例,我的路径是 d:/python/python/Lib/site-packages

  3. 在该路径下,你将找到一个叫做 cv2 的文件夹。

  4. 进入 cv2 文件夹后,你会看到一个名为 data 的子文件夹。
    【OpenCV】获取各种分类器的haarcascades_*.XML 文件的详细介绍_第1张图片

  根据上述步骤,你应该能够找到 cv2 文件夹下的 data 子文件夹。如果你按照这样的方式操作,你将成功获取到你所需的内容。

直接下载

  小编已经将自己的文件上传至百度网盘,大家可直接获取:

  • 链接:百度网盘           提取码:6666

文件说明

  这些XML文件都是OpenCV中用于目标检测任务的级联分类器模型文件,每个模型用于检测不同的目标或特征。下面是对每个模型的简要说明:

  1. haarcascade_eye.xml: 用于眼睛检测的级联分类器模型。它可以用于检测图像或视频中的眼睛。

  2. haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml: 用于眼镜和眼睛联合检测的级联分类器模型。它可以检测图像或视频中戴眼镜的眼睛。

  3. haarcascade_fullbody.xml: 用于全身人体检测的级联分类器模型。它可用于在图像或视频中检测整个人体。

  4. haarcascade_lefteye_2splits.xml: 用于检测左眼的级联分类器模型。它可以用于检测图像或视频中的左眼。

  5. haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml: 用于俄罗斯车牌检测的级联分类器模型。它可以用于在图像或视频中检测俄罗斯车牌。

  6. haarcascade_lowerbody.xml: 用于下半身人体检测的级联分类器模型。它可用于检测图像或视频中的下半身(例如腿部)。

  7. haarcascade_profileface.xml: 用于侧脸检测的级联分类器模型。它可以用于检测图像或视频中的侧脸。

  8. haarcascade_righteye_2splits.xml: 用于检测右眼的级联分类器模型。它可以用于检测图像或视频中的右眼。

  9. haarcascade_frontalface_default.xml:这是用于人脸检测的默认级联分类器模型。它是OpenCV中最常用的人脸检测模型之一,用于在图片或视频中检测正脸。

  10. haarcascade_frontalface_alt.xml:这是另一种人脸检测级联分类器模型,相对于默认模型,这个模型在检测率上有所提升,但可能会产生一些误检测。

  11. haarcascade_frontalface_alt2.xml:这是haarcascade_frontalface_alt.xml模型的改进版本,在保持较高检测率的同时,尽可能减少了误检测。

  12. haarcascade_frontalface_alt_tree.xml:这也是一种人脸检测级联分类器模型,采用的是基于树的分类器结构,相比于前面的模型,对于一些复杂情况下的人脸检测可能会更准确,但可能需要更长的计算时间。

  13. haarcascade_frontalcatface.xml:这是用于猫脸检测的级联分类器模型。它专门训练用于检测图像或视频中的猫脸。

  14. haarcascade_frontalcatface_extended.xml:这是扩展版的猫脸检测级联分类器模型,对于一些特殊场景下的猫脸检测可能会更准确。

  15. haarcascade_russian_plate_number.xml:这是用于俄罗斯车牌号码检测的级联分类器模型。它专门用于在图像或视频中检测俄罗斯车牌号码。

  16. haarcascade_smile.xml:这是用于微笑检测的级联分类器模型。它可以用于在图像或视频中检测人脸上的微笑区域。

  17. haarcascade_upperbody.xml:这是用于上半身人体检测的级联分类器模型。它可用于在图像或视频中检测上半身(例如头部和肩部)。

  这些级联分类器模型在训练过程中使用了大量的正负样本图像,并经过一系列的训练和验证,以达到较好的检测效果。每个模型都针对特定的目标或特征进行了训练,并具有其自己的应用场景。选择适当的模型取决于你的具体应用需求。这些模型可能需要根据特定场景进行调整和优化,以提高检测的准确性和鲁棒性。

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