OpenCV站点): OpenCL感知代码OpenCV-2.x // initializationVideoCapture vcap(...); ocl::OclCascadeClassifierfd("haar_ff.xml); ocl::oclMat frame, frameGray; Mat frame; vector<Rect> faces; for(;;){ // processing loop vcap
# 加载人脸识别分类器 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') #读取帽子特效图片 imgCompose = cv2.imread("./img/maozi-1.png") # 打开摄像头 cap = cv2.VideoCapture(0) while True: # 读取摄像头图像 ret, frame = cap.read() # 将图像转换为灰度图 gray = cv2...
CascadeClassifier(); // load pre-trained classifiers classifier.load('haarcascade_frontalface_default.xml'); const FPS = 30; function processVideo() { try { if (!streaming) { // clean and stop. src.delete(); dst.delete(); gray.delete(); faces.delete(); classifier.delete(); return; }...
①人脸检测模块 这部分最重要的是private CascadeClassifier mJavaDetector;字段,它的初始化过程在方法onCreate(Bundle savedInstanceState)中,这里使用了重要的lbpcascade_frontalface.yml文件,该文件原本存放在res/raw目录下,初始化过程中将其拷贝到了SD卡中,并使用这个文件创建了CascadeClassifier。代码片段: 代码语言:javas...
级联分类器类CascadeClassifier。目标级联矩形的分组函数groupRectangles。 接下来,我尝试使用CascadeClassifier这个级联分类器类检测视频流中的目标(haar支持的目标有人脸、人眼、嘴、鼻、身体。这里尝试比较成熟的人脸和眼镜)。用load函数加载XML分类器文件(目前提供的分类器包括Haar分类器和LBP分类器(LBP分类器数据较少))...
另外,使用PathEditor将内置的二进制文件路径添加到系统路径。在我们这种情况下D:/OpenCV/dep/qt/qt-everywhere-opensource-src-4.7.3/bin。 注意 如果您打算进行Qt应用程序开发,您还可以在此安装Qt Visual Studio加载项。之后,您可以制作和构建Qt应用程序,而无需使用Qt Creator。一切都很好地集成到Visual Studio中。
人脸框选: 调用OpenCV库中的CascadeClassifier函数进行人脸框选。 - 分类器训练: —>OpenCV中有训练好的人脸框选文件,我们也可以利用opencv_createsamples和opencv_traincascade来训练自己的物体(人脸)检测文件,通过OpenCV调用。 —>构建好这么一个文件目录,将训练的正负样本分别放在posdat...人脸...
这部分最重要的是private CascadeClassifier mJavaDetector;字段,它的初始化过程在方法onCreate(Bundle savedInstanceState)中,这里使用了重要的lbpcascade_frontalface.yml文件,该文件原本存放在res/raw目录下,初始化过程中将其拷贝到了SD卡中,并使用这个文件创建了CascadeClassifier。代码片段: ...
String eye_cascade_name = "haarcascade_eye.xml"; void faceDetect(Mat img); CascadeClassifier face_cascade; CascadeClassifier eyes_cascade; using namespace cv; using namespace std; int main(int argc, const char *argv[]) { if( !face_cascade.load( face_cascade_name ) ) ...
eyeClassifier = new cv.CascadeClassifier(); eyeClassifier.load('haarcascade_eye.xml'); Those files are part of thedatafolder that comes with the release and are the classification data needed by the ML algorithm uses to return result. Trying to run the code as is will get you an error lik...