opencv物体识别,基于opencv的物体识别与测距
环境：python3.7 OpenCV3.4.3.18
工具：
opencv_annotation.exe
opencv_createsamples.exe
opencv_traincascade.exe
下载环境和工具
OpenCV库在cmd上执行终端命令。
pip install-I https://pypi.tuna.Tsinghua.edu.cn/simple opencv-contrib-python==3 . 4 . 3。18
包括OpenCV的主要模块和OpenCV贡献库。
在GitHub上下载该工具
3359 github.com/opencv/opencv/releases?在=3.4.3之后
安装OpenCV后，它位于以下目录中
一.准备阶段
文件模板
Positive_images放置正样本图像，negative_image放置负样本图像，xml是一个训练良好的分类器文件。
试样收集
阳性样本：我想要与正确分类的类别相对应的样本。例如，如果对图像进行分类以确定其是否属于菠萝，则菠萝图像在训练期间是正样本。
负样：不是我们想要的分类对应的样品，而是去掉菠萝后的照片。
样本越多，检测效果越好，阳性样本特征越明显，阴性样本背景越复杂。
1.去www.kaggle.com下载所需的数据集，或使用scrapy selenium登录大量图片。
2.自己拍摄想要探测的物体的图像。
二。预处理
图像注水处理：通过自动旋转、平移和缩放图像来增加样本数量。
例如通过旋转。
“路径”是图像路径。执行后" def spin(path):retval=cv2 . im read)path " He，we=retval . shape(33602)path 12):m=cv2 . get rotation matrix 2d(center=(we/
Path是图像的路径，运行时会在同一个目录下生成五个亮度递增的图像。deflight(path):retval=cv2 . im read(path)img _ HSV=cv2 . CVT color)retval，cv2 . color _ bgr 2 HSV(darker)2)2 * y darker _ img=cv2 . CVT color(darker _ HSV，cv2。COLOR _ HSV 2 bgr)new _ path=path(:-3))-light
给批处理文件夹中的图像文件重新命名
importsfromportimageclassbatchrename(:def _ init _)self:self . path=r 。\ positive _ images def I=0 for item infilelist:if item . ends with(。jpg)):src=OS . path . join(OS . path . abspath)self . path，id
如果_ _ name _ _= _ _ main _ :demo=batch rename()demo . rename()，则继续打印
批量修改图片尺寸
从PIL导入Image import OS . path import glob def convert jpg(jpg file，outdir，width=40，height=40):img=Image . open(jpg file)try:new _ img=img . resize((width，height)，Image。双线性)new _ img . save(OS . path . join(outdir，OS . path . basename(jpg file)))exception as e:print(e)for jpg file in glob . glob(r 。\ positive _ images \ *jpg): #像素被修改并存储在图像文件convertjpg (jpgfile，r 中。\ positive _ images) III
注释工具opencv_annotation.exe可用于生成正样本描述文件。
opencv_annotation.exe的使用方法，在当前目录cmd下输入opencv_annotation.exe即可看到使用说明。
示例：opencv_annotation.exe-a=生成的pos.txt路径-i=正样本文件夹路径。
用鼠标左键标记矩形框，选择要识别的对象。
在英语中， c 是确认框选择， d 是删除选中的框， n 是下一个， esc 是停止。
如果图片中只有一个物体，可以直接生成描述文件(尝试用opencv_annotation自己标记，效果更好)
file _ dir=OS . getcwd()print(file _ dir)file _ dir=r 。\ positive _ images l=[]I=0 with open(r 。\pos.txt ， w )作为f:用于os中的根、目录、文件。Walk (file _ dir):对于文件中的文件：if OS。path.split text (file) [1]==。 jpg: L. append (OS。path.join (root，file)) F. write (L [I] 1 0 )
生成阴性样本描述文件(无标签)
file_dir=r 。\ negative _ image l=[]I=0 with open(r 。\neg.txt ， w )作为f:用于OS中的根、目录、文件。Walk (file _ dir):对于文件中的文件：if OS。path.split text (file) [1]==。 jpg: L. append (OS。path.join (root，file)) F. write (L [I] \ n) I
四。样本vec文件的合成
这里只需要合成正样本的vec文件，不需要合成负样本。这里，我们使用opencv_createsamples.exe
opencv_createsamples.exe的使用方法，在当前目录cmd下输入opencv_createsamples.exe即可看到使用说明。
opencv _ create samples . exe-vec pos . vec-info pos . txt-num 50-w40-h40
-vec参数表示的存储位置。vec文件；
-info表示生成的注释的位置；
-由-num生成的阳性样本数
-w窗口的宽度；-h窗口的高度；
之后，在当前目录下生成pos.vec文件。
动词（verb的缩写）培训模式
训练模型使用opencv_traincascade.exe
opencv_traincascade.exe的使用方法，在当前目录cmd下输入opencv_traincascade.exe查看使用说明。
示例：opencv _ train cascade . exe-data XML-vec pos . vec-BG neg . txt-num pos 10-num neg 2000-numstages 15-w40-h40-min hitrate 0.999-maxfalsealarmrate 0.5-modeall
-数据：指定保存训练结果的文件夹；
-vec:指定一个正样本集；
-bg:指定阴性样本的描述文件夹；
-numPos:指定每个级别的阳性样本数(小于阳性样本总数)；
-numNeg:指定每一级参与训练的负样本数(可以大于负样本图片总数)；
-numStage:训练阶段的数量；
-w:阳性样本的宽度；-h:阳性样品的高度；(必须与opencv_createsample中使用的-w和-h值一致)
-minHitRate:每个等级需要达到的命中率(一般0.95-0.995)；
-maxFalseAlarmRate:每一级允许的最大误检率；
-mode:使用Haar-like特征时使用；基本、核心或全部；可以选择；(全部使用垂直和45度旋转功能。)
(此截图为模型训练后再次运行opencv_traincascade.exe的结果)
用于训练分类器的文件在xml文件夹中。
不及物动词试验模型
import numpy as NP import cv2 # load cascade pineapp _ cascade=cv2 . cascade classifier(r XML \ cascade . XML )# detect def detect(image):#将图像转换为灰度图像gray=cv2.cvtcolor (image，cv2.color _ bgr2gray) #调用cascade pineapp=face _ cascade . detect multi Scale(gray，Scale factor=1.15，min neighbors=5，min size=(10，10))print(pineapples)print( Found { 0 } pineapples！。format (len (pineapples)) #绘制菠萝中(x，y，w，h)的菠萝区域：cv2.circle (image，(int ((x x w)/2)，int ((y y h)/2)，int (w/2)，25，0)，2)返回图像retval=cv2 . im read(r test . jpg )image=detect(retval)cv2 . im write( detect . jpg ，image)运行后生成检测到的图像detect.jpg(这里只是展示，样本很少，效果不是很好)
以上只是训练步骤的简单演示，供参考学习。
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