OpenCV是用于计算机视觉、机器学习和图像处理的大型开源库，现在它在实时操作中发挥着重要作用，这在当今的系统中非常重要。通过使用它，人们可以处理图像和视频来识别物体、人脸，甚至人类的笔迹。本文的重点是检测对象。
有关详细信息，请参阅中培IT学院机器学习、深度学习、计算机图像处理及知识图谱应用与核心技术实战课程中对OpenCV的讲解。
目标检测
目标检测是一种与计算机视觉、图像处理和深度学习相关的计算机技术，用于检测图像和视频中的对象实例。在本文中，我们将使用称为haar级联的东西来进行对象检测。
Haar级联分类器
Haar级联分类器是一种有效的目标检测方法。该方法由Paul Viola和Michael Jones在他们的论文《使用简单特征的提升级联快速目标检测》中提出。Haar Cascade是一种基于机器学习的方法，其中使用大量正负图像来训练分类器。
正图像–这些图像包含我们希望分类器识别的图像。
Negative Images–其他一切的图像，不包含我们要检测的对象。
下载以下需求的步骤
在终端中运行以下命令以安装opencv。
Pip install opencv python
运行以下命令以在终端中安装Matplotlib。
Pip matplotlib
注意：将XML文件和PNG图像放在与Python脚本相同的文件夹中。
具体实施
使用的图像：
（1）打开图像
Python代码：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# Opening image
img = cv2.imread("image.jpg")
# OpenCV opens images as BRG
# but we want it as RGB and
# we also need a grayscale
# version
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Creates the environment
# of the picture and shows it
plt.subplot(1, 1, 1)
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()
输出：
（2）识别
我们将使用OpenCV的detectMultiScale（）函数来识别大符号和小符号：
# Use minSize because for not
# bothering with extra-small
# dots that would look like STOP signs
stop_data = cv2.CascadeClassifier('stop_data.xml')
found = stop_data.detectMultiScale(img_gray,
minSize =(20, 20))
# Don't do anything if there's
# no sign
amount_found = len(found)
if amount_found != 0:
# There may be more than one
# sign in the image
for (x, y, width, height) in found:
# We draw a green rectangle around
# every recognized sign
cv2.rectangle(img_rgb, (x, y),
(x + height, y + width),
(0, 255, 0), 5)
下面是完整脚本：
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt
# Opening image
img = cv2.imread("image.jpg")
# OpenCV opens images as BRG
# but we want it as RGB We'll
# also need a grayscale version
img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
img_rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
# Use minSize because for not
# bothering with extra-small
# dots that would look like STOP signs
stop_data = cv2.CascadeClassifier('stop_data.xml')
found = stop_data.detectMultiScale(img_gray,
minSize =(20, 20))
# Don't do anything if there's
# no sign
amount_found = len(found)
if amount_found != 0:
# There may be more than one
# sign in the image
for (x, y, width, height) in found:
# We draw a green rectangle around
# every recognized sign
cv2.rectangle(img_rgb, (x, y),
(x + height, y + width),
(0, 255, 0), 5)
# Creates the environment of
# the picture and shows it
plt.subplot(1, 1, 1)
plt.imshow(img_rgb)
plt.show()
输出：
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