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PUB:20160620 Detecting cats in images with OpenCV
@MikeCoder 翻译中，如无特殊原因，应当尽量忠实原文
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wxy
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83bde07deb
commit
20e234e4b4
227
published/20160620 Detecting cats in images with OpenCV.md
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227
published/20160620 Detecting cats in images with OpenCV.md
Normal file
@ -0,0 +1,227 @@
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使用 OpenCV 识别图片中的猫咪
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你知道 OpenCV 可以识别在图片中小猫的脸吗？而且是拿来就能用，不需要其它的库之类的。
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之前我也不知道。
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但是在 [Kendrick Tan 曝出这个功能][1]后，我需要亲自体验一下……去看看到 OpenCV 是如何在我没有察觉到的情况下，将这一个功能添加进了他的软件库（就像一只悄悄溜进空盒子的猫咪一样，等待别人发觉）。
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下面，我将会展示如何使用 OpenCV 的猫咪检测器在图片中识别小猫的脸。同样的，该技术也可以用在视频流中。
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### 使用 OpenCV 在图片中检测猫咪
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如果你查找过 [OpenCV 的代码仓库][3]，尤其是在 [haarcascades 目录][4]里（OpenCV 在这里保存处理它预先训练好的 Haar 分类器，以检测各种物体、身体部位等）， 你会看到这两个文件:
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- haarcascade_frontalcatface.xml
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- haarcascade\_frontalcatface\_extended.xml
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这两个 Haar Cascade 文件都将被用来在图片中检测小猫的脸。实际上，我使用了相同的 cascades 分类器来生成这篇博文顶端的图片。
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在做了一些调查工作之后，我发现这些 cascades 分类器是由鼎鼎大名的 [Joseph Howse][5]训练和贡献给 OpenCV 仓库的，他写了很多很棒的教程和书籍，在计算机视觉领域有着很高的声望。
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下面，我将会展示给你如何使用 Howse 的 Haar cascades 分类器来检测图片中的小猫。
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### 猫咪检测代码
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让我们开始使用 OpenCV 来检测图片中的猫咪。新建一个叫 cat_detector.py 的文件，并且输入如下的代码:
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```
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# import the necessary packages
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import argparse
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import cv2
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# construct the argument parse and parse the arguments
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
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help="path to the input image")
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ap.add_argument("-c", "--cascade",
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default="haarcascade_frontalcatface.xml",
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help="path to cat detector haar cascade")
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args = vars(ap.parse_args())
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```
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第 2 和第 3 行主要是导入了必要的 python 包。6-12 行用于解析我们的命令行参数。我们仅要求一个必需的参数 `--image` ，它是我们要使用 OpenCV 检测猫咪的图片。
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我们也可以（可选的）通过 `--cascade` 参数指定我们的 Haar cascade 分类器的路径。默认使用 `haarcascades_frontalcatface.xml`，假定这个文件和你的 `cat_detector.py` 在同一目录下。
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注意：我已经打包了猫咪的检测代码，还有在这个教程里的样本图片。你可以在博文原文的 “下载” 部分下载到。如果你是刚刚接触 Python+OpenCV（或者 Haar cascade），我建议你下载这个 zip 压缩包，这个会方便你跟着教程学习。
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接下来，就是检测猫的时刻了：
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```
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# load the input image and convert it to grayscale
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image = cv2.imread(args["image"])
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gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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# load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces
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# in the input image
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detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])
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rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3,
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minNeighbors=10, minSize=(75, 75))
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```
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在 15、16 行，我们从硬盘上读取了图片，并且进行灰度化（这是一个在将图片传给 Haar cascade 分类器之前的常用的图片预处理步骤，尽管不是必须的）
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20 行，从硬盘加载 Haar casacade 分类器，即猫咪检测器，并且实例化 `cv2.CascadeClassifier` 对象。
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在 21、22 行通过调用 `detector` 的 `detectMultiScale` 方法使用 OpenCV 完成猫脸检测。我们给 `detectMultiScale` 方法传递了四个参数。包括：
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1. 图片 `gray`，我们要在该图片中检测猫脸。
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2. 检测猫脸时的[图片金字塔][6] 的检测粒度 `scaleFactor` 。更大的粒度将会加快检测的速度，但是会对检测准确性（ true-positive）产生影响。相反的，一个更小的粒度将会影响检测的时间，但是会增加准确性（ true-positive）。但是，细粒度也会增加误报率（false-positive）。你可以看这篇博文的“ Haar cascades 注意事项”部分来获得更多的信息。
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3. `minNeighbors` 参数控制了检定框的最少数量，即在给定区域内被判断为猫脸的最少数量。这个参数可以很好的排除误报（false-positive）结果。
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4. 最后，`minSize` 参数不言自明。这个值描述每个检定框的最小宽高尺寸（单位是像素），这个例子中就是 75\*75
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`detectMultiScale` 函数会返回 `rects`，这是一个 4 元组列表。这些元组包含了每个检测到的猫脸的 (x,y) 坐标值，还有宽度、高度。
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最后，让我们在图片上画下这些矩形来标识猫脸：
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```
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# loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each
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for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
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cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
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cv2.putText(image, "Cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10),
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cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
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# show the detected cat faces
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cv2.imshow("Cat Faces", image)
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cv2.waitKey(0)
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```
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给我们这些框（比如，rects）的数据，我们在 25 行依次遍历它。
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在 26 行，我们在每张猫脸的周围画上一个矩形。27、28 行展示了一个整数，即图片中猫咪的数量。
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最后，31，32 行在屏幕上展示了输出的图片。
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### 猫咪检测结果
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为了测试我们的 OpenCV 猫咪检测器，可以在原文的最后，下载教程的源码。
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然后，在你解压缩之后，你将会得到如下的三个文件/目录:
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1. cat_detector.py：我们的主程序
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2. haarcascade_frontalcatface.xml： 猫咪检测器 Haar cascade
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3. images：我们将会使用的检测图片目录。
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到这一步，执行以下的命令：
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```
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$ python cat_detector.py --image images/cat_01.jpg
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```
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*图 1. 在图片中检测猫脸，甚至是猫咪部分被遮挡了。*
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注意，我们已经可以检测猫脸了，即使它的其余部分是被遮挡的。
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试下另外的一张图片:
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```
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python cat_detector.py --image images/cat_02.jpg
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```
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*图 2. 使用 OpenCV 检测猫脸的第二个例子，这次猫脸稍有不同。*
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这次的猫脸和第一次的明显不同，因为它正在发出“喵呜”叫声的当中。这种情况下，我们依旧能检测到正确的猫脸。
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在下面这张图片的结果也是正确的：
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```
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$ python cat_detector.py --image images/cat_03.jpg
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```
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*图 3. 使用 OpenCV 和 python 检测猫脸*
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我们最后的一个样例就是在一张图中检测多张猫脸:
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```
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$ python cat_detector.py --image images/cat_04.jpg
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```
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*图 4. 在同一张图片中使用 OpenCV 检测多只猫*
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注意，Haar cascade 返回的检定框不一定是以你预期的顺序。这种情况下，中间的那只猫会被标记成第三只。你可以通过判断他们的 (x, y) 坐标来自己排序这些检定框。
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#### 关于精度的说明
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在这个 xml 文件中的注释非常重要，Joseph Hower 提到了这个猫脸检测器有可能会将人脸识别成猫脸。
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这种情况下，他推荐使用两种检测器（人脸 & 猫脸），然后将出现在人脸识别结果中的结果剔除掉。
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#### Haar cascades 注意事项
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这个方法首先出现在 Paul Viola 和 Michael Jones 2001 年出版的 [Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features][7] 论文中。现在它已经成为了计算机识别领域引用最多的论文之一。
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这个算法能够识别图片中的对象，无论它们的位置和比例。而且最令人感兴趣的或许是它能在现有的硬件条件下实现实时检测。
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在他们的论文中，Viola 和 Jones 关注在训练人脸检测器；但是，这个框架也能用来检测各类事物，如汽车、香蕉、路标等等。
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#### 问题是？
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Haar cascades 最大的问题就是如何确定 `detectMultiScale` 方法的参数正确。特别是 `scaleFactor` 和 `minNeighbors` 参数。你很容易陷入一张一张图片调参数的坑，这个就是该对象检测器很难被实用化的原因。
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这个 `scaleFactor` 变量控制了用来检测对象的图片的各种比例的[图像金字塔][8]。如果 `scaleFactor` 参数过大，你就只需要检测图像金字塔中较少的层，这可能会导致你丢失一些在图像金字塔层之间缩放时少了的对象。
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换句话说，如果 `scaleFactor` 参数过低，你会检测过多的金字塔图层。这虽然可以能帮助你检测到更多的对象。但是他会造成计算速度的降低，还会**明显**提高误报率。Haar cascades 分类器就是这样。
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为了避免这个，我们通常使用 [Histogram of Oriented Gradients + 线性 SVM 检测][9] 替代。
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上述的 HOG + 线性 SVM 框架的参数更容易调优。而且更好的误报率也更低，但是唯一不好的地方是无法实时运算。
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### 对对象识别感兴趣？并且希望了解更多？
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*图 5. 在 PyImageSearch Gurus 课程中学习如何构建自定义的对象识别器。*
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如果你对学习如何训练自己的自定义对象识别器感兴趣，请务必要去了解下 PyImageSearch Gurus 课程。
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在这个课程中，我提供了 15 节课，覆盖了超过 168 页的教程，来教你如何从 0 开始构建自定义的对象识别器。你会掌握如何应用 HOG + 线性 SVM 框架来构建自己的对象识别器来识别路标、面孔、汽车（以及附近的其它东西）。
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要学习 PyImageSearch Gurus 课程（有 10 节示例免费课程），点此：https://www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/?src=post-cat-detection
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### 总结
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在这篇博文里，我们学习了如何使用 OpenCV 默认就有的 Haar cascades 分类器来识别图片中的猫脸。这些 Haar casacades 是由 [Joseph Howse][9] 训练兵贡献给 OpenCV 项目的。我是在 Kendrick Tan 的[这篇文章][10]中开始注意到这个。
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尽管 Haar cascades 相当有用，但是我们也经常用 HOG + 线性 SVM 替代。因为后者相对而言更容易使用，并且可以有效地降低误报率。
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我也会[在 PyImageSearch Gurus 课程中][11]详细的讲述如何构建定制的 HOG + 线性 SVM 对象识别器，来识别包括汽车、路标在内的各种事物。
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不管怎样，我希望你喜欢这篇博文。
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via: http://www.pyimagesearch.com/2016/06/20/detecting-cats-in-images-with-opencv/
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作者：[Adrian Rosebrock][a]
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译者：[MikeCoder](https://github.com/MikeCoder)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: http://www.pyimagesearch.com/author/adrian/
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[1]: http://kendricktan.github.io/find-cats-in-photos-using-computer-vision.html
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[2]: http://www.pyimagesearch.com/2016/06/20/detecting-cats-in-images-with-opencv/#
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[3]: https://github.com/Itseez/opencv
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[4]: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades
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[5]: http://nummist.com/
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[6]: http://www.pyimagesearch.com/2015/03/16/image-pyramids-with-python-and-opencv/
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[7]: https://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf
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[8]: http://www.pyimagesearch.com/2015/03/16/image-pyramids-with-python-and-opencv/
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[9]: http://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/
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[10]: http://kendricktan.github.io/find-cats-in-photos-using-computer-vision.html
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[11]: https://www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/
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@ -1,228 +0,0 @@
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使用 OpenCV 识别图片中的猫
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你知道 OpenCV 可以识别在图片中识别猫脸吗？还是在开箱即用的情况下，无需多余的附件。
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我也不知道。
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但是在看完'[Kendrick Tan broke the story][1]'这个故事之后, 我需要亲自体验一下...去看看到OpenCV 是如何在我没有察觉到的情况下，将这一个功能添加进了他的软件库。
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作为这个博客的大纲，我将会展示如何使用 OpenCV 的猫检测器在图片中识别猫脸。同样的，你也可以在视频流中使用该技术。
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> 想找这篇博客的源码？[请点这][2]。
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### 使用 OpenCV 在图片中检测猫
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如果你看一眼[OpenCV 的代码库][3]，尤其是在[haarcascades 目录][4](OpenCV 用来保存处理他对多种目标检测的Cascade预先训练的级联图像分类)， 你将会注意到这两个文件:
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- haarcascade_frontalcatface.xml
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- haarcascade_frontalcatface_extended.xml
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这两个 Haar Cascade 文件都将被用来在图片中检测猫脸。实际上，我使用了相同的方式来生成这篇博客顶端的图片。
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在做了一些调查工作之后，我发现训练这些记过并且将其提供给 OpenCV 仓库的是鼎鼎大名的 [Joseph Howse][5]，他在计算机视觉领域有着很高的声望。
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在博客的剩余部分，我将会展示给你如何使用 Howse 的 Haar 级联模型来检测猫。
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让我们开工。新建一个叫 cat_detector.py 的文件，并且输入如下的代码:
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### 使用 OpenCVPython 来检测猫
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```
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# import the necessary packages
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import argparse
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import cv2
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# construct the argument parse and parse the arguments
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ap = argparse.ArgumentParser()
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ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
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help="path to the input image")
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||||
ap.add_argument("-c", "--cascade",
|
||||
default="haarcascade_frontalcatface.xml",
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||||
help="path to cat detector haar cascade")
|
||||
args = vars(ap.parse_args())
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```
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第2和第3行主要是导入了必要的 python 包。6-12行主要是我们的命令行参数。我们在这只需要使用单独的参数'--image'。
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我们可以指定一个 Haar cascade 的路径通过 `--cascade` 参数。默认使用 `haarcascades_frontalcatface.xml`，同时需要保证这个文件和你的 `cat_detector.py` 在同一目录下。
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注意:我已经打包了猫的检测代码，还有在这个教程里的样本图片。你可以在博客的'Downloads' 部分下载到。如果你是刚刚接触 Python+OpenCV(或者 Haar 级联模型), 我会建议你下载 zip 压缩包，这个会方便你进行操作。
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接下来，就是检测猫的时刻了:
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```
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# load the input image and convert it to grayscale
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image = cv2.imread(args["image"])
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gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
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||||
# load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces
|
||||
# in the input image
|
||||
detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])
|
||||
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3,
|
||||
minNeighbors=10, minSize=(75, 75))
|
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```
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在15，16行，我们从硬盘上读取了图片，并且进行灰度化(一个常用的图片预处理，方便 Haar cascade 进行分类，尽管不是必须)
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20行，我们加载了Haar casacade，即猫检测器，并且初始化了 cv2.CascadeClassifier 对象。
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使用 OpenCV 检测猫脸的步骤是21，22行，通过调用 detectMultiScale 方法。我们使用四个参数来调用。包括：
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1. 灰度化的图片，即样本图片。
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2. scaleFactor 参数，[图片金字塔][6]使用的检测猫脸时的检测粒度。一个更大的粒度将会加快检测的速度，但是会对准确性产生影响。相反的，一个更小的粒度将会影响检测的时间，但是会增加正确性。但是，细粒度也会增加错误的检测数量。你可以看博客的 'Haar 级联模型笔记' 部分来获得更多的信息。
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3. minNeighbors 参数控制了检测的最小数量,即在给定区域最小的检测猫脸的次数。这个参数很好的可以排除错误的检测结果。
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4. 最后，minSize 参数很好的自我说明了用途。即最后图片的最小大小，这个例子中就是 75\*75
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detectMultiScale 函数 return rects，这是一个4维数组链表。这些item 中包含了猫脸的(x,y)坐标值，还有宽度，高度。
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最后，让我们在图片上画下这些矩形来标识猫脸：
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```
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# loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each
|
||||
for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
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||||
cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
|
||||
cv2.putText(image, "Cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10),
|
||||
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
|
||||
|
||||
# show the detected cat faces
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||||
cv2.imshow("Cat Faces", image)
|
||||
cv2.waitKey(0)
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```
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给相关的区域(举个例子，rects)，我们在25行依次历遍它。
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在26行，我们在每张猫脸的周围画上一个矩形。27，28行展示了一个整数，即图片中猫的数量。
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最后，31，32行在屏幕上展示了输出的图片。
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### 猫检测结果
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为了测试我们的 OpenCV 毛检测器，可以在文章的最后，下载教程的源码。
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然后，在你解压缩之后，你将会得到如下的三个文件/目录:
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1. cat_detector.py:我们的主程序
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2. haarcascade_frontalcatface.xml: Haar cascade 猫检测资源
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3. images:我们将会使用的检测图片目录。
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到这一步，执行以下的命令:
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使用 OpenCVShell 检测猫。
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```
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$ python cat_detector.py --image images/cat_01.jpg
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```
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>1. 在图片中检测猫脸，甚至是猫的一部分。
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注意，我们已经可以检测猫脸了，即使他的其余部分是被隐藏的。
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试下另外的一张图片:
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```
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python cat_detector.py --image images/cat_02.jpg
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```
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>2. 第二个例子就是在略微不同的猫脸中检测。
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这次的猫脸和第一次的明显不同，因为它在'Meow'的中央。这种情况下，我们依旧能检测到正确的猫脸。
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这张图片的结果也是正确的:
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```
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||||
$ python cat_detector.py --image images/cat_03.jpg
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```
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>3. 使用 OpenCV 和 python 检测猫脸
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我们最后的一个样例就是在一张图中检测多张猫脸:
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```
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||||
$ python cat_detector.py --image images/cat_04.jpg
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```
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>Figure 4: Detecting multiple cats in the same image with OpenCV
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>4. 在同一张图片中使用 OpenCV 检测多只猫
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注意，Haar cascade 的返回值并不是有序的。这种情况下，中间的那只猫会被标记成第三只。你可以通过判断他们的(x, y)坐标来自己排序。
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#### 精度的 Tips
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xml 文件中的注释，非常重要，Joseph Hower 提到了猫 脸检测器有可能会将人脸识别成猫脸。
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这种情况下，他推荐使用两种检测器(人脸&猫脸)，然后将出现在人脸识别结果中的结果剔除掉。
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#### Haar 级联模型注意事项
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这个方法首先出现在 Paul Viola 和 Michael Jones 2001 年发布的 [Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features] 论文中。现在它已经成为了计算机识别领域引用最多的成果之一。
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这个算法能够识别图片中的对象，无论地点，规模。并且，他也能在现有的硬件条件下实现实时计算。
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在他们的论文中，Viola 和 Jones 关注在训练人脸检测器；但是，这个框架也能用来检测各类事物，如汽车，香蕉，路标等等。
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#### 有问题？
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Haar 级联模型最大的问题就是如何确定 detectMultiScale 方法的参数正确。特别是 scaleFactor 和 minNeighbors 参数。你很容易陷入，一张一张图片调参数的坑，这个就是该模型很难被实用化的原因。
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这个 scaleFactor 变量控制了用来检测图片各种对象的[图像棱锥图][8]。如何参数过大，你就会得到更少的特征值，这会导致你无法在图层中识别一些目标。
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换句话说，如果参数过低，你会检测出过多的图层。这虽然可以能帮助你检测更多的对象。但是他会造成计算速度的降低还会提高错误率。
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为了避免这个，我们通常使用[Histogram of Oriented Gradients + Linear SVM detection][9]。
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HOG + 线性 SVM 框架，它的参数更加容易的进行调优。而且也有更低的错误识别率，但是最大的缺点及时无法实时运算。
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### 对对象识别感兴趣？并且希望了解更多？
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>5. 在 PyImageSearch Gurus 课程中学习如何构建自定义的对象识别器。
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如果你对学习如何训练自己的自定义对象识别器，请务必要去学习 PyImageSearch Gurus 的课程。
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在这个课程中，我提供了15节课还有超过168页的教程，来教你如何从0开始构建自定义的对象识别器。你会掌握如何应用 HOG+线性 SVM 计算框架来构建自己的对象识别器。
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### 总结
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在这篇博客里，我们学习了如何使用默认的 Haar 级联模型来识别图片中的猫脸。这些 Haar casacades 是通过[Joseph Howse][9] 贡献给 OpenCV 项目的。我是在[这篇文章][10]中开始注意到这个。
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尽管 Haar 级联模型相当有用，但是我们也经常用 HOG 和 线性 SVM 替代。因为后者相对而言更容易使用，并且可以有效地降低错误的识别概率。
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我也会在[在 PyImageSearch Gurus 的课程中][11]详细的讲述如何使用 HOG 和线性 SVM 对象识别器，来识别包括汽车，路标在内的各种事物。
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不管怎样，我希望你享受这篇博客。
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在你离开之前，确保你会使用这下面的表单注册 PyImageSearch Newsletter。这样你能收到最新的消息。
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via: http://www.pyimagesearch.com/2016/06/20/detecting-cats-in-images-with-opencv/
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作者：[Adrian Rosebrock][a]
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译者：[译者ID](https://github.com/MikeCoder)
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校对：[校对者ID](https://github.com/校对者ID)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: http://www.pyimagesearch.com/author/adrian/
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[1]: http://kendricktan.github.io/find-cats-in-photos-using-computer-vision.html
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[2]: http://www.pyimagesearch.com/2016/06/20/detecting-cats-in-images-with-opencv/#
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[3]: https://github.com/Itseez/opencv
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[4]: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades
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[5]: http://nummist.com/
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[6]: http://www.pyimagesearch.com/2015/03/16/image-pyramids-with-python-and-opencv/
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[7]: https://www.cs.cmu.edu/~efros/courses/LBMV07/Papers/viola-cvpr-01.pdf
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[8]: http://www.pyimagesearch.com/2015/03/16/image-pyramids-with-python-and-opencv/
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[9]: http://www.pyimagesearch.com/2014/11/10/histogram-oriented-gradients-object-detection/
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[10]: http://kendricktan.github.io/find-cats-in-photos-using-computer-vision.html
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[11]: https://www.pyimagesearch.com/pyimagesearch-gurus/
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