Haar特征分类器就是一个XML文件,该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。 Haar特征分类器存放目录:OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下,opencv2.4.9版本下的Haar特征分类器如下: haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade...
该程序主要使用python的opencv模块实现,实现流程:首先利用Haar分类器实现行人检测功能,其次利用opencv鼠标事件框选矩形区域,计算行人中心点,判断如果中心点在区域内后,就对行人检测框进行颜色的转变。 2、案例实现 实现行人检测,加载Haar的人体识别器模型,读取视频流每一帧,使用矩形绘制方法rectangle绘制出行人。 import...
二、用Haar特征模式进行人数检测的流程首先,需要一个可以检测人体特征的Haar特征分类器。通过这个分类器,可以将待识别图像中含有人体特征的部分分离出来。每当检测到一个含有人的特征的部分,人数计数器就会自加1,通过这种方法,可实现区域图像的人数检测。利用Haar特征分类器做区域图像人数检测的流程如下:YYNN结束移动裁剪...
本人开发的人脸检测和识别软件是基于OpenCV的Haar级联分类器进行人脸识别,通过对OpenCV开源代码的研究学习,掌握了OpenCV提供的重要的图像分析和处理函数以及基础的数据类型、帮助的数据类型,并Visual C++集成开发环境做平台下搭建了基于OpenCV的人脸检测系统。通过对实例空间内大量图像内对目标区域即人脸的识别,证明了利用Harr...
2.OpenCV检测原理：OpenCV中有检测人脸的函数（该函数还可以检测一些其他物体），甚至还包含一些预先训练好的物体识别文件。主要步骤为：1）加载分类器：用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下的“data/haarcascades/”路径下，使用haarcascade_frontalface_atl.xmlhaarcascade_frontalface_atl2.xml 2）读入...
240 -- 0:31 App 基于Python+OpenCV类Haar特征的人脸、眼睛和微笑检测 73 -- 0:23 App 基于Python+OpenCV和SimpleCV库实时检测人脸 256 -- 0:12 App 基于Python+OpenCV车道弯道检测(采用曲线估计法) 194 -- 0:38 App 基于Python+OpenCV摄像头实时人脸检测(GUI界面) 971 -- 0:36 App 基于Python+...
基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测_刘子源
4.步骤1.人脸采集:提取人脸并保存2.OpenCV检测原理:OpenCV中有检测人脸的函数(该函数还可以检测一些其他物体), 甚至还包含一些预先训练好的物体识别文件。主要步骤为:1)加载分类器:用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下的“data/haarcascades/”路径下,使用haarcascade_frontalface_atl.xmlhaarcascade_...
在人脸识别时同样需要进行人脸检测,所以在开始运行之前需要先引入haar分类器和LBPH进行检测和特征提取。因为考虑到人脸识别的过程是需要占用内存资源的,但是如果系统中本身是没有数据的,这时候再去运行人脸识别的话就浪费了内存资源,所以在选择程序的人脸识别功能的开始,会首先判断是系统里是否已经存在了数据,如果有数据就...
基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测