5. opencv中的haar检测器 5.1. 内置的haar级联模型 5.2. 人脸检测 6. 参考内容 传统目标分类器主要包括Viola Jones Detector、HOG Detector、DPM Detector。在VJ检测器基础上发展出了Haar级联检测器,Haar级联检测器也是更为全面、使用更为广泛的检测器。因此本文主要介绍的是更为全面的Haar级联检测器。 1. Haar级联...
1.1 使用 Haar 级联分类器检测人脸 使用haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_eye.xml分类器检测图像中的人脸和眼睛 代码示例: importcv2 as cv img= cv.imread('src.jpg')#打开输入图像cv.imshow('src', img) gray= cv.cvtColor(img, cv.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度图像#加载人脸检测器face = c...
Haar检测器是利用Haar特征、积分图、AdaBoost算法、级联分类器来实现的,实现过程可总结为: 使用Haar特征做检测; 使用积分图对Haar特征求值进行加速; 使用AdaBoost算法训练区分人脸和非人脸的强分类器; 使用筛选式级联把强分类器级联到一起,提高准确率和速度。 1. Haar特征 Haar是一种特征描述,随着时代的进步Haar特征...
print(img.shape) # 检验图片是否OK(返回None则地址错误) # 载入分类器(获取训练好的人脸的参数数据,这里是数据是opencv自带的) face_cascade = cv2.CascadeClassifier('/Users/robin/software/anaconda3/pkgs/libopencv-3.4.2-h7c891bd_1/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') # 检测...
我写这篇文章是因为我很久以前写过一些文章,用了人脸检测,我当时用的都是HAAR级联检测器,导致最近几个人问我说这个HAAR级联不太准,我跟他们都解释了一下,OpenCV2.4.x跟OpenCV3.0的时候人脸检测都是基于HAAR没错,但是都2020年啦,OpenCV4发布以来,官方支持的人脸检测方法已经转换为基于深度学习的快狠准的方法了。就...
OpenCV安装包里自带有已经训练好的人脸分类器“haarcascade_frontalface_alt.xml”,位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里,我们可以直接拿来使用,检测效果还可以接受。这个文件夹下还有其他一些分类器,像左右眼、上身、笑脸检测等等。 检测的基本原理
1. 构建人脸检测器 前面提到过,人脸检测器是确定图像中人脸位置的过程,我们将用Haar级联来构建人脸检测器。Haar级联通过在多个尺度上从图像中提取大量的简单特征来实现,这些简单特征包括有边,角,线,矩形特征等,然后通过创建一系列简单的分类器来做训练。
opencv中的人脸检测是基于训练好的 LBP和 HAAR的特征级联分类检测器完成的 LBP特征: Local Binary Pattern 局部二值模式, LBP的应用中, 如纹理分类、人脸分析等, 一般采用 LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别. HAAR特征: 一种反映图像灰度变化的, 像素分模块求差值的一种特征. ...
而在计算机视觉领域,人脸检测也是一个非常热门的研究方向。OpenCV作为一款免费、开源的计算机视觉库,为我们提供了一种方便快捷的人脸检测方法。使用OpenCV的人脸分类器,可以快速地检测出图像中的正脸、侧脸和眼睛等部位,进而实现更加智能的应用。 OpenCV自带的Haar级联分类器模型:...
✔️ Haar 级联检测器,OpenCV 中的 Haar 级联检测器支持人脸检测、微笑、眼睛与嘴巴检测等,通过加载这些预先训练的 Haar 模型数据可以实现相关的对象检测。 Haar特征 ✔️ Haar 小波基函数,因为其满足对称性,因此对人脸这种生物对称性良好的对象特别适合用来做检测。