在日常生活中,人脸检测的应用非常广泛,例如安防、人机交互、智能交通等领域。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。
minNeighbors : 指定每个候选矩形需要保留多少个相邻矩形(匹配成功所需要的周围矩形框的数目,每一个特征匹配到的区域都是一个矩形框,只有多个矩形框同时存在的时候,才认为是匹配成功,比如人脸,这个默认值是 3) flag CASCADE_DO_CANNY_PRUNING : 利用 canny 边缘检测来排除一些边缘很少或者很多的图像区域 CASCADE_SCALE...
1.image表示的是要检测的输入图像 2.objects表示检测到的人脸目标序列 3.scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例 minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸), 5.minSize为目标的最小尺寸 6.minSize为目标的最大尺寸 适当调整4,5,6两个参数可以...
该文件夹包含了所有 OpenCV 的人脸检测的 XML 文件,这些可用于检测静止图像、视频和摄像头所得到图像中的人脸。如下图所示:  - 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml - 人脸检测器(快速 Harr):...
使用Opencv官方训练好的人脸检测分类器(haarcascade_frontalface_alt2.xml)对采集的图片进行预处理。这个人脸识别分类器的路径是:D:\opencv64\etc\haarcascades\haarcascade_frontalface_alt2.xml,将此文件拷贝到工程目录文件下。 源代码: #include <iostream> ...
int c=0;if(!cap.isOpened()){return1;}while(c!=27){cap>>img;if(img.channels()==3){cvtColor(img,imgGray,CV_RGB2GRAY);}else{imgGray=img;}faceCascade.detectMultiScale(imgGray,faces,1.2,6,0,Size(0,0));//检测人脸if(faces.size()>0){for(int i=0;i<faces.size();i++){rectangle...
最新发布的OpenCV 4.5.4版本收录了一个基于深度学习神经网络的人脸模块(以下称“OpenCV DNN Face”),包括人脸检测(使用模型YuNet,由OpenCV China团队贡献)和人脸识别(使用模型SFace,由北京邮电大学邓伟洪教授课题组贡献)。 使用OpenCV DNN Face的API,只需几行代码便可以完成整个人脸检测和人脸识别处理,极大的方便了开...
调用opencv训练好的分类器和自带的检测函数检测人脸人眼等的步骤简单直接: 1.加载分类器,当然分类器事先要放在工程目录中去。分类器本来的位置是在*\opencv\sources\data\haarcascades(harr分类器,也有其他的可以用,也可以自己训练) 2.调用detectMultiScale()函数检测,调整函数的参数可以使检测结果更加精确。
在OpenCV中,使用类“CascadeClassifier”进行人脸检测 CascadeClassifier faceCascade;//实例化对象 所需要使用的函数: faceCascade.load("../data/haarcascade_frontalface_alt2");//加载分类器 faceCascade.detectMultiScale(imgGray, faces, 1.2, 6, 0, Size(0, 0));//多尺寸检测人脸 ...
利用OpenCV的Python接口实现人脸检测的流程如下: 读取图片 将图片转换为灰度模式,便于人脸检测 利用Haar特征检测图片中的人脸 绘制人脸的矩形区域 显示人脸检测后的图片 示例的Python代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- importcv2 importlogging ...