Opencv级联分类而不是检测答案

【问题标题】：Opencv Cascade classification instead of detectionOpencv级联分类而不是检测
【发布时间】：2019-04-15 04:26:07
【问题描述】：

我已经通过使用来自 opencv 的 Cascade 分类进行对象分类来训练我的分类器。

我有三个类，我有三个 *.xml 文件。

我知道图像的一个区域必须是三个类别之一。

但是，通过使用 opencv，只提供了 detectMultiScale 函数，我必须扫描图像（或 ROI）以找到其中所有可能的对象。

是否有方法可以对一张图像（或 roi）是否匹配指定对象进行分类？

谢谢！

【问题讨论】：

【解决方案1】：

根据您的问题，我了解到您想要对图像的三个单独的 ROI 进行分类。您可能希望为定义的 ROI 创建三种作物：

import cv2
img = cv2.imread("full_image.png")
crop_img1 = img[y:y+h, x:x+w]
#create crop_img2 and crop_img3 analogously

并对三个裁剪图像中的每一个应用一个分类器。

【讨论】：

值得补充的是，投资回报率并不意味着复制数据。
感谢您的回答，但不是关于如何提取 ROI，而是如何使用 Cascade Haar 分类器来分类 ROI 是否属于某个类。我也会尝试改进我的描述。
是的，我假设您已经知道三个 ROI（即坐标y、x 以及每个区域的高度和宽度w、h ）。我是否从您的评论中正确理解您想知道如何使用内置分类器？
总的来说，我想指出分类和检测之间的区别。您要执行的任务是图像的分类（ROI 也可以是图像）。分类是为这样的图片分配一个单一的类别标签。 OpenCV 的detectMultiScale 方法用于检测，即定位图像中零个或多个对象边界框（例如，给定输入图像中的所有人脸)。