Utilizando a biblioteca em python
Detecção Manual:
Você vai precisar detectar manualmente a área em que se encontra o objeto que deseja detectar imagem por imagem. Para facilitar este trabalho, reúna todas as imagens em um diretório específico e utilize o comando opencv_annotation.
Criando as Amostras: Após ter detectado manualmente, o opencv_annotation grava as informações em um documento chamado “ -info “ por padrão. Este documento agora será usado para criar as amostras propriamente ditas.
Treinando a Rede: Para treinar a rede você utilizará o comando opencv_traincascade. Note que este processo irá analisar imagem por imagem e pode demorar um bom tempo. Tudo depende de quantas imagens você possui em seu set de amostras. Após finalizado o processo, será gerado um arquivo .xml, o qual você utilizará para rodar seu algoritmo que detectará o objeto que você treinou pra detectar.
Codamos um detector de gatos siameses
O detector localiza o rosto do animal e indica o nome.
