角點(diǎn)檢測(cè)（Corner Detection）

角點(diǎn)檢測(cè)是另一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)、視頻目標(biāo)追蹤等領(lǐng)域的檢測(cè)算法。圖像處理中的角是什么？應(yīng)該如何定義？在這里，我們把角看作是邊相交的連接點(diǎn)。那我們?cè)趺床拍苷业剿麄兡兀?你可能會(huì)想到一個(gè)最基礎(chǔ)的方式是先找到所有的邊，然后找到它們相交的點(diǎn)。但實(shí)際上，還有另一種更高效的方法確認(rèn)角點(diǎn)提高效率的方法，即Harris角點(diǎn)檢測(cè)和Shi＆Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)。接下來(lái)讓我們來(lái)詳細(xì)了解這兩種算法。

這兩種算法的工作原理如下。首先，檢測(cè)出各個(gè)方向上像素強(qiáng)度值有很大變化的點(diǎn)。然后構(gòu)造一個(gè)矩陣，從中提取特征值。通過(guò)這些特征值進(jìn)行評(píng)分從而決定它是否是一個(gè)角。數(shù)學(xué)表達(dá)式如下所示。

現(xiàn)在讓我們看看它們的代碼實(shí)現(xiàn)。首先，需要把圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。Harris角點(diǎn)檢測(cè)可以通過(guò)OpenCV中的cv2．cornerHarris（）函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

img ＝ cv2．imread（＇images／desk．jpg＇）

img ＝ cv2．cvtColor（img， cv2．COLOR＿BGR2RGB）

img＿gray ＝ cv2．cvtColor（img， cv2．COLOR＿RGB2GRAY）

＃ Apply Harris corner detection

dst ＝ cv2．cornerHarris（img＿gray， blockSize ＝ 2， ksize ＝ 3， k ＝ ．04）

參數(shù)blocksize是指定領(lǐng)域窗口設(shè)定的大小，k是Harris檢測(cè)的自由參數(shù)對(duì)應(yīng)上方公式中的k值。輸出結(jié)構(gòu)為得分R，我們將使用R得分檢測(cè)角點(diǎn)。

＃ Spot the detected corners

img＿2 ＝ img．copy（）

img＿2［dst＞0．01＊dst．max（）］＝［255，0，0］

＃ Plot the image

plt．figure（figsize ＝ （20， 20））

plt．subplot（1， 2， 1）； plt．imshow（img）

plt．a(chǎn)xis（＇off＇）

plt．subplot（1， 2， 2）； plt．imshow（img＿2）

plt．a(chǎn)xis（＇off＇）

下方是Shi－Tomasi角點(diǎn)檢測(cè)的代碼實(shí)現(xiàn)。使用函數(shù)cv2．goodFeaturesToTrack（）實(shí)現(xiàn)。通過(guò)maxCorners參數(shù)指定最大角點(diǎn)個(gè)數(shù)。相應(yīng)地，通過(guò)minDistance指定角點(diǎn)間的最小距離和角點(diǎn)評(píng)定的最小質(zhì)量級(jí)別。得到檢測(cè)到的角點(diǎn)后，使用圓圈標(biāo)記這些角點(diǎn)，如下所示：

＃ Apply Shi－Tomasi corner detection

corners ＝ cv2．goodFeaturesToTrack（img＿gray， maxCorners ＝ 50，
                                 qualityLevel ＝ 0．01，
                                 minDistance ＝ 10）

corners ＝ np．int0（corners）

＃ Spot the detected corners

img＿2 ＝ img．copy（

for i in corners：

   x，y ＝ i．ravel（）

cv2．circle（img＿2， center ＝ （x， y）， 

radius ＝ 5， color ＝ 255， thickness ＝ －1）

＃ Plot the image

plt．figure（figsize ＝ （20， 20））

plt．subplot（1， 2， 1）； plt．imshow（img）

plt．a(chǎn)xis（＇off＇）

plt．subplot（1， 2， 2）； plt．imshow（img＿2）

plt．a(chǎn)xis（＇off＇）

001 （9）人臉檢測(cè)

人臉檢測(cè)是一種識(shí)別圖像中是否存在人臉以及人臉的位置的技術(shù)。人臉檢測(cè)不同于人臉識(shí)別，人臉識(shí)別是通過(guò)一個(gè)人的臉來(lái)識(shí)別這個(gè)人。 所以人臉檢測(cè)并不能告訴我們這個(gè)人臉是屬于誰(shuí)。

人臉檢測(cè)本質(zhì)上是一項(xiàng)分類任務(wù)，訓(xùn)練其分類物體是否存在來(lái)從而實(shí)現(xiàn)檢測(cè)�；�于Haar特征的級(jí)聯(lián)分類器是OpenCV中常用的人臉檢測(cè)模型之一。它已經(jīng)在數(shù)千副圖像上進(jìn)行過(guò)預(yù)訓(xùn)練。理解該算法的四個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)分別是：Haar特征提取、積分圖像、Adaboost和級(jí)聯(lián)分類器。

類haar特征（Haar－like features）是用于目標(biāo)檢測(cè)的數(shù)字圖像特征，示例如上圖。Haar特征這個(gè)名字來(lái)源于其與Harr小波的直觀相似性，且Haar小波最初是由Alfred Haar提出的。在檢測(cè)過(guò)程中，通過(guò)滑動(dòng)窗口和濾波器上的卷積操作來(lái)確認(rèn)這些特征是不是我們所需要的特征。如下方所示：

那么，我們具體如何來(lái)確定給定區(qū)域是否含有需要的特征呢？ 如上方圖片中所示。使用一個(gè)特定卷積核（上半?yún)^(qū)域是暗的，下半?yún)^(qū)域是亮的）得到每個(gè)區(qū)域像素值的平均值，并減去兩者之間的差距。如果結(jié)果高于閾值（比如0．5），則可得出結(jié)果，其就是我們正在檢測(cè)的特征。對(duì)每個(gè)內(nèi)核重復(fù)這個(gè)過(guò)程，同時(shí)在圖像上滑動(dòng)窗口。

雖然這個(gè)計(jì)算過(guò)程并不復(fù)雜，但如果在正個(gè)圖像重復(fù)這個(gè)過(guò)程計(jì)算量還是很大的。這也是積分圖像要解決的主要問題。積分圖像是一種圖像表示方式，它是為了提高特征估計(jì)的速度與效率而衍生出來(lái)的。

如下圖所示，左邊是原始圖像的像素值，右邊是積分圖像的像素值。從左上角開始計(jì)算給定矩形區(qū)域下像素的累加值。在積分圖像上，將虛線框像素值的累加和填充在右邊框的右下角處。

使用上方這個(gè)“預(yù)計(jì)算表”，我們可以通過(guò)子矩形（上圖中紅色、橙色、藍(lán)色和紫色框）的值方便地得到某個(gè)區(qū)域的像素值總和。

所以積分圖像可以幫助我們?cè)谝欢ǔ潭壬辖鉀Q計(jì)算量過(guò)大的問題。但還不夠，還存在著計(jì)算量?jī)?yōu)化的空間。當(dāng)檢測(cè)窗口位于沒有目標(biāo)或人臉的空白背景時(shí)，執(zhí)行檢測(cè)則會(huì)耗費(fèi)不必要的計(jì)算量。這時(shí)就可以通過(guò)使用Adaboost和級(jí)聯(lián)分類器，從而實(shí)現(xiàn)計(jì)算量進(jìn)一步優(yōu)化。

上圖展示了級(jí)聯(lián)分類器逐步構(gòu)造的各個(gè)階段，并對(duì)類haar特征進(jìn)行排序。基本特征會(huì)在早期階段被識(shí)別出來(lái)，后期只識(shí)別有希望成為目標(biāo)特征的復(fù)雜特征。在每一個(gè)階段，Adaboost模型都將由集成弱分類器進(jìn)行訓(xùn)練。如果子部件或子窗口在前一階段被分類為“不像人臉的區(qū)域”，則將被拒絕進(jìn)入下一步。通過(guò)上述操作，只須考慮上一階段篩選出來(lái)的特征，從而實(shí)現(xiàn)更高的速度。