OpenCV之目标检测_opencv目标检测

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前言

案例 Fu Xianjun. All Rights Reserved.
随着当今世界的发展，计算机视觉技术的应用越来越广泛。伴随着硬件设备的不断升级，构造复杂的计算机视觉应用变得越来越容易了。OpenCV像是一个黑盒，让我们专注于视觉应用的开发，而不必过多的关注基础图象处理的具体细节。

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提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、目标检测是什么？

计算机视觉中的目标检测是一个涉及广泛而又发展迅速的领域，所以opencv中某个特定技术很容易发展过时，之前的人脸检测器（Haar classifier）就是这样，但人脸检测又有巨大的需求，因此需要一个不错的基线技术供使用，而且人脸检测是建立在最经常使用的分类器boosting上，因此更加通用。事实上，一些公司使用了opencv中的“人脸”检测器来检测“基本刚性的”物体（脸，汽车，自行车，人体）。通过成千上万的物体的各个角度的训练图像，训练出新的分类器，这个技术被用来设计目前最优的检测算法。因此，对于此类识别任务，Haar分类器是一个有用的工具。

二、使用步骤

原图展示：

1.引入库

import cv2
import numpy as np
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2.读入数据

OPEN_OBJECT_TRACKERS = {
   
    "csrt": cv2.TrackerCSRT_create,
    
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