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。

之前我也不知道。

但是在 Kendrick Tan 曝出这个功能后，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）。

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。

使用 OpenCV 在图片中检测猫咪

如果你查找过 OpenCV 的代码仓库，尤其是在 haarcascades 目录里（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:

• haarcascade_frontalcatface.xml
• haarcascade_frontalcatface_extended.xml

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。

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 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。

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。

猫咪检测代码

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:

1. # import the necessary packages
2. import argparse
3. import cv2
5. # construct the argument parse and parse the arguments
6. ap = argparse.ArgumentParser()
7. ap.add_argument("-i", "--image", required=True,
8. help="path to the input image")
9. ap.add_argument("-c", "--cascade",
10. default="haarcascade_frontalcatface.xml",
11. help="path to cat detector haar cascade")
12. args = vars(ap.parse_args())

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。

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。

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。

接下来，就是检测猫的时刻了：

1. # load the input image and convert it to grayscale
2. image = cv2.imread(args["image"])
3. gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
5. # load the cat detector Haar cascade, then detect cat faces
6. # in the input image
7. detector = cv2.CascadeClassifier(args["cascade"])
8. rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.3,
9. minNeighbors=10, minSize=(75, 75))

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）

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。

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：

1. 图片 gray，我们要在该图片中检测猫脸。
2. 检测猫脸时的图片金字塔 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。
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。
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

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。

最后，让我们在图片上画下这些矩形来标识猫脸：

1. # loop over the cat faces and draw a rectangle surrounding each
2. for (i, (x, y, w, h)) in enumerate(rects):
3. cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
4. cv2.putText(image, "Cat #{}".format(i + 1), (x, y - 10),
5. cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.55, (0, 0, 255), 2)
7. # show the detected cat faces
8. cv2.imshow("Cat Faces", image)
9. cv2.waitKey(0)

给我们这些框（比如，rects）的数据，我们在 25 行依次遍历它。

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。

最后，31，32 行在屏幕上展示了输出的图片。

猫咪检测结果

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。

然后，在你解压缩之后，你将会得到如下的三个文件/目录:

1. cat_detector.py：我们的主程序
2. haarcascade_frontalcatface.xml： 猫咪检测器 Haar cascade
3. images：我们将会使用的检测图片目录。

到这一步，执行以下的命令：

1. $ python cat_detector.py --image images/cat_01.jpg

图 1. 在图片中检测猫脸，甚至是猫咪部分被遮挡了。

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。

试下另外的一张图片:

1. python cat_detector.py --image images/cat_02.jpg

图 2. 使用 OpenCV 检测猫脸的第二个例子，这次猫脸稍有不同。

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。

在下面这张图片的结果也是正确的：

1. $ python cat_detector.py --image images/cat_03.jpg

图 3. 使用 OpenCV 和 python 检测猫脸

我们最后的一个样例就是在一张图中检测多张猫脸:

1. $ python cat_detector.py --image images/cat_04.jpg

图 4. 在同一张图片中使用 OpenCV 检测多只猫

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。

关于精度的说明

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。

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。

Haar cascades 注意事项

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 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。

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。

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。

问题是？

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。

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。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。

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。

为了避免这个，我们通常使用 Histogram of Oriented Gradients + 线性 SVM 检测 替代。

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。

对对象识别感兴趣？并且希望了解更多？

图 5. 在 PyImageSearch Gurus 课程中学习如何构建自定义的对象识别器。

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。

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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总结

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 训练兵贡献给 OpenCV 项目的。我是在 Kendrick Tan 的这篇文章中开始注意到这个。

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。

我也会在 PyImageSearch Gurus 课程中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。

原文发布时间为：2016-07-21

本文来自云栖社区合作伙伴“Linux中国”