python cv2模块的xml Haar分类器怎么自己训练识别

python opencv2模块的xml Haar分类器怎么自己训练识别 最好有视频教程要不然看不懂

• 这篇博客也许可以解决你的问题👉 ：Python+opencv读取xml文件并显示

要使用Python的OpenCV2模块训练Haar分类器，您需要执行以下步骤：

导入必要的库和模块

import cv2  
import numpy as np  
import os

加载Haar分类器

# 加载Haar分类器  
classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

加载图像

# 加载图像  
img = cv2.imread('image.jpg')

将图像转换为灰度图像

# 将图像转换为灰度图像  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

检测图像中的人脸

# 检测图像中的人脸  
faces = classifier.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

将检测到的人脸坐标和类别保存到文件

# 将检测到的人脸坐标和类别保存到文件  
for (x,y,w,h) in faces:  
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)  
    cv2.putText(img,'Face',(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,(255,255,255),2)

显示图像

# 显示图像  
cv2.imshow('img',img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

完整的代码如下所示：

import cv2  
import numpy as np  
import os  
  
# 加载Haar分类器  
classifier = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')  
  
# 加载图像  
img = cv2.imread('image.jpg')  
  
# 将图像转换为灰度图像  
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  
  
# 检测图像中的人脸  
faces = classifier.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)  
  
# 将检测到的人脸坐标和类别保存到文件  
for (x,y,w,h) in faces:  
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)  
    cv2.putText(img,'Face',(x,y),cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX,0.6,(255,255,255),2)  
  
# 显示图像  
cv2.imshow('img',img)  
cv2.waitKey(0)  
cv2.destroyAllWindows()

请注意，上述代码仅仅是一个简单的示例，您可能需要根据您的具体需求进行修改和调整。