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...
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_刘子源
基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测
在识别阶段,分类手势的时候要依据模型的参数,而且满足不同的需求,从而得到手势描述,最后系统按照得出的描述驱动,实现具体的应用。 手势的建模主要是通过一定的算法在所捕获的图像中确定手的位置,能够快速的定位,使得后续的工作可以及时的进行。目前有通过肤色模型的算法,而且也出现了通过Haar-like特征以及基于Adaboost...
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...
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+...
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...
通过选取大量含有人的Haar特征的样本图片,利用OpenCV训练出分类器,并通过实验深入分析选取的样本对分类器识别性能(即检测效果)的影响,最.终选取人的头肩部上半身样本训练分类器,并在1500张640pixX480pix待检图像(共计人数17294人)的检测实验中达到93.9的识别准确率,平均检测时间小于323ms.关键词:Haar特征;OpenCV;分类...