博客

Opencv 滑动窗口 + NN

  • Post category:Python

以下是关于Opencv滑动窗口+NN的完整攻略。

Opencv滑动窗口+NN基本原理

Opencv滑动窗口+NN是一种目标检测方法，它通过在图像上滑动一个固定大小的窗口，将窗口内的图像块输入到神经网络中进行分类，从而实现目标检测。Opencv滑动窗口+NN的基本原理是将图像分割成多个小块，然后将每个小块输入到神经网络中进行分类，最后将分类结果合并得到整张图像的目标检测结果。

Opencv滑动窗口+NN的使用步骤

Opencv滑动窗口+NN的使用步骤如下：

  1. 准备训练数据
  2. 训练神经网络
  3. 加载神经网络
  4. 滑动窗口检测

下面将详细说明每个步骤。

步骤1：准备训练数据

训练数据是训练神经网络的基础，需要准备足够的数据集。数据集应该包含正样本和负样本，正样本是指包含目标图像，负样本是指不包含目标图像。数据集应该尽可能地覆盖各种情况，以提高神经网络的泛化力。

步骤2：训练神经网络

训练神经网络是Opencv滑动窗口+NN的核心步骤，它通过提取图像特征和标注数据，训练出一个能够准确识别目标的神网络。Opencv提供了多种机器学习算法，包括SVM、KNN、神经网络等，可以根据不同的需求选择合适的算法。

步骤3：加载神经网络

加载神经网络是Opencv滑动窗口+NN必要步骤，需要将训练好的神经网络加载到程序中。Opencv提供了多种神经网络加载函数，如readNet、readNetFromTensorflow等，可以根据不同的需求选择合适的函数。

步骤4：滑动窗口检测

滑动窗口检测是Opencv滑动窗口+NN的后一步，需要将图像分割成多个小块，然后将每个小块输入到神经网络中进行分类，最后将分类结果合并得到整张图像目标检测结果。Opencv提供了多种图像分割函数，如slidingWindow、pyramidDown等，可以根据不同的需求选择合适的函数。

示例

下面是两个Opencv滑动窗口+NN的示例：

示例1：使用Opencv滑动窗口+NN进行人脸检测

import cv2

# 准备训练数据
pos = cv2.imread('pos.jpg')
neg = cv2.imread('neg.jpg')

# 训练神经网络
hog = cv2.HOGDescriptor()
pos_feat = hog.compute(pos)
neg_feat = hog.compute(neg)
pos_label = 1
neg_label = -1
pos_data = [(feat, pos_label) for feat in pos_feat]
neg_data = [(feat, neg_label) for feat in neg_feat]
train_data = pos_data + neg_data
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(train_data)

# 加载神经网络
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('.prototxt', 'res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

# 滑动窗口检测
img = cv2.imread('test.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(cv2.resize(img, (300, 300)), 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
net.setInput(blob)
detections = net.forward()

for i in range(0, detections.shape[2]):
    confidence = detections[0, 0, i, 2]
    if confidence > 0.5:
        box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
        (startX, startY, endX, endY) = box.astype('int')
        roi = img[startY:endY, startX:endX]
        roi = cv2.resize(roi, (64, 128))
        feat = hog.compute(roi)
        _, result = svm.predict(feat)
        if result == 1:
            cv2.rectangle(img, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该示例中，我们使用Opencv滑动窗口+NN进行人脸检测。首先，我们准备了训练数据和测试数据，然后使用HOG算法提取图像特征，标注数据，练模型。接着，我们加载了一个SSD神经网络，将图像分割成多个小块，然后将每个小块输入到神经网络中进行分类，最后将分类结果合并得到整张图像的目标检测结果。

示例2：使用Opencv滑动窗口+NN进行车辆检测

import cv2# 准备训练数据
pos = cv2.imread('pos.jpg')
neg = cv2.imread('neg.jpg')

# 训练神经网络
hog = cv2.HOGDescriptor()
pos_feat = hog.compute(pos)
neg_feat = hog.compute(neg)
pos_label = 1
neg_label = -1
pos_data = [(feat, pos_label) for feat in pos_feat]
neg_data = [(feat, neg_label) for feat in neg_feat]
train_data = pos_data + neg_data
svm = cv2.ml.SVM_create()
svm.setType(cv2.ml.SVM_C_SVC)
svm.setKernel(cv2.ml.SVM_LINEAR)
svm.train(train_data)

# 加载神经网络
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe('deploy.prototxt',res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel')

# 滑动窗口检测
img = cv2.imread('test.jpg')
(h, w) = img.shape[:2]
for scale in [1.0, 0.8, 0.6]:
    resized = cv2.resize(img, (int(w * scale), int(h * scale)))
    blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized, 1.0, (300, 300), (104.0, 177.0, 123.0))
    net.setInput(blob)
    detections = net.forward()
    for i in range(0, detections.shape[2]):
        confidence = detections[0, 0, i, 2]
        if confidence > 0.5:
            box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])
            (startX, startY, endX, endY) = box.astype('')
            roi = img[startY:endY, startX:endX]
            roi = cv2.resize(roi, (64, 128))
            feat = hog.compute(roi)
            _, result = svm.predict(feat)
            if result == 1:
                cv2.rectangle(img, (startX, startY), (endX, endY), (0, 255, 0), 2)

cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
2.destroyAllWindows()

该示例中，我们使用Opencv滑动窗口+NN进行车辆检测。首先，我们准备了训练数据和测试数据，然后使用HOG算法提取像特征，标注数据，训练模型。接着，我们加载了一个SSD神经网络，将图像分割成多个小块，然后将每个小块输入到神经网络中进行分类，最后将分类结果合并得到整张图像的目标检测结果。

结论

Opencv滑动窗口+NN是一种目标检测方法，它通过在图像上滑动一个固定大小的窗口，将窗口内的图像块输入到神经网络中进行分类，从而实现目标检测。通过本文介绍应该已经了解Opencv滑动窗口+NN的基本原理、使用步骤和两个示例，需要灵使用。

Tags: