Чтобы создать свой собственный каскад Хаара, вы можете выполнить шаги, описанные ниже. Я предоставлю общий обзор процесса, а также примеры кода, где это применимо. Обратите внимание, что это сложная задача и требует некоторых знаний в области компьютерного зрения и методов обработки изображений.

1. Соберите положительные и отрицательные изображения:

   • Соберите большое количество позитивных изображений, содержащих объект, который вы хотите обнаружить. На этих изображениях объект должен быть центрирован и снабжен аннотациями.
   • Собирайте негативные изображения, не содержащие интересующий объект.

2. Установить OpenCV:

   • Каскадное обучение Haar требует наличия OpenCV, поэтому убедитесь, что он у вас установлен. Вы можете использовать следующую команду для установки через pip:

     pip install opencv-python

3. Создавайте положительные образцы:

   • Используйте утилиту opencv_createsamplesдля создания положительных образцов из ваших аннотированных положительных изображений. Эта утилита создает несколько положительных образцов, применяя различные преобразования к аннотированным изображениям.
   • Вот пример команды:

     opencv_createsamples -info positive.txt -vec samples.vec -w 24 -h 24

     В этой команде positive.txt— это текстовый файл, содержащий пути к вашим аннотированным позитивным изображениям, а samples.vec— это выходной файл, который будет содержать позитивные изображения. образцы.

4. Создайте список отрицательных образцов:

   • Создайте текстовый файл, содержащий пути к вашим негативным изображениям. Каждая строка должна содержать один путь.

5. Создать файл описания:

   • Создайте файл описания (например, cascade.xml), в котором указаны параметры для обучения вашего каскада. Этот файл должен включать такую ​​информацию, как количество этапов, размер положительных и отрицательных образцов, а также желаемое качество обнаружения.
   • Вот пример файла описания:

     opencv_traincascade -data cascade -vec samples.vec -bg negatives.txt -numStages 10 -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5 -numPos 2000 -numNeg 1000 -w 24 -h 24

6. Обучение каскадного классификатора:

   • Используйте утилиту opencv_traincascadeдля обучения каскадного классификатора Хаара с использованием положительных и отрицательных выборок.
   • Вот пример команды:

     opencv_traincascade -data cascade -vec samples.vec -bg negatives.txt -numStages 10 -minHitRate 0.995 -maxFalseAlarmRate 0.5 -numPos 2000 -numNeg 1000 -w 24 -h 24

     Эта команда определяет количество этапов, минимальную частоту попаданий, максимальную частоту ложных срабатываний и количество положительных и отрицательных образцов.

7. Проверьте каскадный классификатор:

   • После завершения обучения вы можете протестировать каскадный классификатор на новых изображениях, чтобы обнаружить интересующий объект.
   • Вот пример того, как загрузить обученный каскад и обнаружить объекты на изображении с помощью Python и OpenCV:

     import cv2
     cascade = cv2.CascadeClassifier('cascade.xml')
     image = cv2.imread('test_image.jpg')
     gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
     objects = cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(24, 24))
     for (x, y, w, h) in objects:
      cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
     cv2.imshow('Object Detection', image)
     cv2.waitKey(0)
     cv2.destroyAllWindows()