Обнаружение объектов с помощью алгоритма Виолы-Джонса
Каскадный детектор объектов использует алгоритм Виолы-Джонса, чтобы обнаружить лица, носы, глаза, рот или верхнюю часть тела людей. Можно также использовать Image Labeler для обучения пользовательского классификатора для использования с этим системным объектом. Для получения дополнительной информации о том, как функция работает, смотрите Запуск с Cascade Детектора объектов.
Чтобы обнаружить функции лица или верхней части тела на изображении:
Создайте vision.CascadeObjectDetector
Объекту и установите его свойства.
Вызывайте объект с аргументами, как будто это функция.
Дополнительные сведения о работе системных объектов см. в разделе «Что такое системные объекты?».
создает детектор для обнаружения объектов с помощью алгоритма Виолы-Джонса.detector
= vision.CascadeObjectDetector
detector = vision.CascadeObjectDetector(
создает детектор, сконфигурированный для обнаружения объектов, заданных входным вектором символов, model
)model
.
detector = vision.CascadeObjectDetector(
создает детектор и конфигурирует его, чтобы использовать пользовательскую модель классификации, заданную в XMLFILE
)XMLFILE
вход.
устанавливает свойства с помощью одной или нескольких пар "имя-значение". Заключайте каждое имя свойства в кавычки. Для примера, detector
= vision.CascadeObjectDetector(Name,Value
)detector = vision.CascadeObjectDetector('ClassificationModel','UpperBody')
Чтобы использовать функцию объекта, задайте Системную object™ в качестве первого входного параметра. Например, чтобы освободить системные ресурсы системного объекта с именем obj
, используйте следующий синтаксис:
release(obj)
[1] Лиенхарт Р., Куранов А., и В. Писаревский «Эмпирический анализ каскадов обнаружения ускоренных классификаторов для быстрого обнаружения объектов». Материалы 25-го симпозиума DAGM по распознаванию шаблонов. Магдебург, Германия, 2003.
[2] Ojala Timo, Pietikäinen Matti, and Mäenpäв Topi, «Мультиразрешение Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification with Local Binary Patterns». В транзакциях IEEE по анализу шаблонов и машинной разведке, 2002. Том 24, Выпуск 7, стр. 971-987.
[3] Kruppa H., Castrillon-Santana M., and B. Schiele. Быстрый и робастный поиск лица через локальный контекст. Материалы Совместного международного практикума по визуальному наблюдению и оценке эффективности отслеживания и наблюдения, 2003 год, стр. 157-164.
[4] Castrillón Marco, Déniz Oscar, Guerra Cayetano, and Hernández Mario, «ENCARA2: Обнаружение в реальном времени нескольких лиц в различных разрешениях в видеопотоках». В Journal of Visual Communication and Image Representation, 2007 (18) 2: pp. 130-140.
[5] Ю Шици «Обнаружение глаз». Домашняя страница Шици Юя. http://yushiqi.cn/research/eyedetection.
[6] Viola, Paul and Michael J. Jones, «Rapid Object Detection with a Boosted Cascade of Simple Features», Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on on Компьютерное Зрение Vision and and Pion and and PAtTTrifornition, 2001. Объем: 1, стр. 511-518.
[7] Даляль, Н. и Б. Триггс, «Гистограммы ориентированных градиентов для обнаружения человека». IEEE Computer Society Conference on Компьютерное Зрение and Pattern Recognition. Том 1, (2005), с. 886-893.
[8] Ojala, T., M. Pietikainen, and T. Maenpaa, «Multirresolution Gray-Scale and Rotation Invariant Texture Classification With Local Binary Patterns». Транзакции IEEE по шаблонному анализу и машинному анализу. Том 24, № 7 июля 2002, стр. 971-987.
Image Labeler | insertShape
| integralImage
| trainCascadeObjectDetector
| vision.PeopleDetector