{// 加载人脸分类器cv::CascadeClassifier faceCascade; //分类器文件下载地址: https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades//在OpenCV的源码目录下其实也有(opencv\build\etc\haarcascades)。//下载后放到C盘根目录即可.faceCascade.load("C:/haarcascade_frontalface_alt2.xml"); /...
在sources 的一个文件夹 data/haarcascades。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。 🚀2. 使用 OpenCV 进行人脸检测 静态图像中人脸检测人脸检测首先是加载图像并检测人脸,这也是最基本的一步。为了使所得到的结果有意义,可在原始图像的人脸周围...
这里我拿出的是基于Fisher变换的人脸识别训练的模来进行人脸识别。 人脸识别的过程:1、打开摄像头 2、加载人脸检测分类器(haarcascade_frontalface_alt2.xml)和人脸模型 MyFaceFisherModel.xml 3、检测人脸 4、把检测到的人脸与人脸模型里面的对比,找出这是谁的脸。 5、如果人脸是自己拍照的人脸,显示自己的名字。 利...
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):...
在使用OpenCV的人脸检测之前,需要一个人脸训练模型,格式是xml的,我们这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml,下载地址:github.com/opencv/openc 可全部下载到本地,本人存放的路径是:C:\Python36\Lib\site-packages\opencv-master\data\haarcascades. 完整实现代码: import cv2 filepath = "img/xingye-1.jpg" img...
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 ...
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。
1. 人脸识别步骤 梳理一下人脸识别实现的步骤,主要由人脸采集,预处理,特征提取,匹配与识别四个步骤组成 2. 人脸监测 人脸识别首先应该先实现人脸监测,要先在一张图片中捕获到人脸,再去识别图片中的人脸和数据库中人脸数据进行比较。 人脸检测的最常见方...
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...