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在OpenCV中使用Haar特征检测人脸，那么需要使用OpenCV提供的xml文件（级联表）在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器，从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 当安装好后OpenCV3，有个/haarcascades文件夹，包含了所有OpenCV的人脸检测XML文件。 haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalcatface.xml haarcascade_frontalcatface_extended.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade_frontalface_alt_tree.xml haarcascade_frontalface_alt2.xml haarcascade_frontalface_default.xml haarcascade_fullbody.xml haarcascade_lefteye_2splits.xml haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml haarcascade_lowerbody.xml haarcascade_profileface.xml haarcascade_righteye_2splits.xml haarcascade_russian_plate_number.xml haarcascade_smile.xml haarcascade_upperbody.xml 上述xml分别是人脸不同的部位模型，我们使用如下模型来识别人脸 haarcascade_frontalface_alt.xml 本期分享一下如何使用此模型来识别图片中的人脸 import cv2 # 导入 img = cv2.imread(r'D:\foxtable\example\image\li.jpg') # 导入图片 face = cv2.CascadeClassifier(r'D:\Program Files (x86)\Anaconda3\pkgs\libopencv-3.4.1-h875b8b8_3\Library\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt.xml') # 导入人脸模型 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2GRAY) # 灰度 faces = face.detectMultiScale(gray) for (x, y, w, h) in faces: # 5个参数，一个参数图片 ，2 坐标原点，3 识别大小，4，颜色5，线宽 cv2.rectangle(img, (x, y), (x w, y h), (0, 255, 0), 2) cv2.namedWindow('powers') # 创建窗口 cv2.imshow('powers_li', img) # 显示图片 cv2.waitKey(0) # 暂停窗口 cv2.destroyWindow() # 关闭窗口 # 关闭窗口 cv2.destroyAllWindows() 使用OpenCV的自带的模型库检测人脸很容易实现，下期我们分享一下如何从视频中检测到人脸 |
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