角點檢測（Corner Detection）

角點檢測是另一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測、運動檢測、視頻目標(biāo)追蹤等領(lǐng)域的檢測算法。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。那我們怎么才能找到他們呢？ 你可能會想到一個最基礎(chǔ)的方式是先找到所有的邊，然后找到它們相交的點。但實際上，還有另一種更高效的方法確認(rèn)角點提高效率的方法，即Harris角點檢測和Shi＆Tomasi角點檢測。接下來讓我們來詳細(xì)了解這兩種算法。

這兩種算法的工作原理如下。首先，檢測出各個方向上像素強度值有很大變化的點。然后構(gòu)造一個矩陣，從中提取特征值。通過這些特征值進(jìn)行評分從而決定它是否是一個角。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現(xiàn)。首先，需要把圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖。Harris角點檢測可以通過OpenCV中的cv2．cornerHarris（）函數(shù)實現(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檢測的自由參數(shù)對應(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得分檢測角點。

＃ 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角點檢測的代碼實現(xiàn)。使用函數(shù)cv2．goodFeaturesToTrack（）實現(xiàn)。通過maxCorners參數(shù)指定最大角點個數(shù)。相應(yīng)地，通過minDistance指定角點間的最小距離和角點評定的最小質(zhì)量級別。得到檢測到的角點后，使用圓圈標(biāo)記這些角點，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

人臉檢測是一種識別圖像中是否存在人臉以及人臉的位置的技術(shù)。人臉檢測不同于人臉識別，人臉識別是通過一個人的臉來識別這個人。 所以人臉檢測并不能告訴我們這個人臉是屬于誰。

人臉檢測本質(zhì)上是一項分類任務(wù)，訓(xùn)練其分類物體是否存在來從而實現(xiàn)檢測�；�于Haar特征的級聯(lián)分類器是OpenCV中常用的人臉檢測模型之一。它已經(jīng)在數(shù)千副圖像上進(jìn)行過預(yù)訓(xùn)練。理解該算法的四個關(guān)鍵點分別是：Haar特征提取、積分圖像、Adaboost和級聯(lián)分類器。

類haar特征（Haar－like features）是用于目標(biāo)檢測的數(shù)字圖像特征，示例如上圖。Haar特征這個名字來源于其與Harr小波的直觀相似性，且Haar小波最初是由Alfred Haar提出的。在檢測過程中，通過滑動窗口和濾波器上的卷積操作來確認(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的特征。對每個內(nèi)核重復(fù)這個過程，同時在圖像上滑動窗口。

雖然這個計算過程并不復(fù)雜，但如果在正個圖像重復(fù)這個過程計算量還是很大的。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的速度與效率而衍生出來的。

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“預(yù)計算表”，我們可以通過子矩形（上圖中紅色、橙色、藍(lán)色和紫色框）的值方便地得到某個區(qū)域的像素值總和。

所以積分圖像可以幫助我們在一定程度上解決計算量過大的問題。但還不夠，還存在著計算量優(yōu)化的空間。當(dāng)檢測窗口位于沒有目標(biāo)或人臉的空白背景時，執(zhí)行檢測則會耗費不必要的計算量。這時就可以通過使用Adaboost和級聯(lián)分類器，從而實現(xiàn)計算量進(jìn)一步優(yōu)化。

上圖展示了級聯(lián)分類器逐步構(gòu)造的各個階段，并對類haar特征進(jìn)行排序�；�本特征會在早期階段被識別出來，后期只識別有希望成為目標(biāo)特征的復(fù)雜特征。在每一個階段，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。通過上述操作，只須考慮上一階段篩選出來的特征，從而實現(xiàn)更高的速度。