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# OPENCV级联分类器训练
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## 1.收集样本
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### 正样本
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- 转化成灰度（可用_RGBtoGray.py脚本）
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- 转化成jpg格式（可用_BMP2JPG.py脚本）
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- 分辨率20X20
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- 从0开始按序号命名（可用_ReName.py脚本）
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### 负样本
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- 转化成灰度（可用_RGBtoGray.py脚本）
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- 转化成jpg格式（可用_BMP2JPG.py脚本）
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- 分辨率随意
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- 需要明显多于正样本
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- 从0开始按序号命名（可用_ReName.py脚本）
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## 2.生成txt数据集路径表
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- 生成文件（可用_GenTXT.py脚本）
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- 拷贝到项目顶层目录（可用_copy.py脚本）
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## 3.生成正样本数据集（负样本数据在下一步用于训练）
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- 编辑step1.py，根据自己的样本情况修改参数
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- 执行step1.py脚本
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## 4.训练
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- 编辑step2.py，根据自己的样本情况修改参数
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- 执行step2.py脚本
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## 3.得到模型
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- 进入xml文件夹，里面就有训练各个层数的模型
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## 5.示范
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```python
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import cv2
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# 读取待检测的图像
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image = cv2.imread('12.jpg')
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# 获取 XML 文件，加载人脸检测器
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faceCascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
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# 色彩转换，转换为灰度图像
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gray = cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# 调用函数 detectMultiScale
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faces = faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor = 1.15,minNeighbors = 5,minSize = (5,5))
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#print(faces)
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# 打印输出的测试结果
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print("发现{0}个人脸!".format(len(faces)))
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# 逐个标注人脸
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for(x,y,w,h) in faces:
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cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+w),(0,255,0),2) #矩形标注
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#cv2.circle(image,(int((x+x+w)/2),int((y+y+h)/2)),int(w/2),(0,255,0),2)
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# 显示结果
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cv2.imshow("dect",image)
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# 保存检测结果
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cv2.imwrite("re.jpg",image)
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cv2.waitKey(0)
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cv2.destroyAllWindows()
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