CascadeClassifier,是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。其中Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。 程序设计 人脸识别算法: 图2:人脸识别模块图 1.准备工作 图3:准备阶段 首先读取config文件,
图中的XML文件即是我们人脸检测所需要的分类器文件。在实际使用中,推荐使用上图中被标记的“haarcascade_frontalface_alt2.xml”分类器文件,准确率和速度都比较好。 2、OpenCV中的人脸检测的类 在OpenCV中,使用类“CascadeClassifier”进行人脸检测 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 CascadeClassifier ...
{ string faceName = "haarcascade_frontalface_alt.xml"; string eyeName = "haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml"; CascadeClassifier face; CascadeClassifier eye; if (!face.load(faceName)) return 0; if (!eye.load(eyeName)) return 0; VideoCapture cap(0); if (!cap.isOpened()) return 0; Mat...
加载人脸检测模型很简单，OpenCV已经帮我们封装好了，只需要在cv2.CascadeClassifier()中传递一个模型位置即可。face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')这里，我们将模型文件复制到程序文件所在的同一文件夹下即可。一旦准备好这些，我们可以开始进行人脸检测了。通过使用OpenCV的人脸检测...
detector=cv2.CascadeClassifier(r'C:\Users\lmy\AppData\Local\Packages\Microsoft.MicrosoftEdge_8wekyb3d8bbwe\TempState\Downloads\opencv-4.1.2\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml') #这个xml文件,就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。说白了,就是...
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 1. 其中,传入参数为特征文件的路径。我们可以选择相对路径,也可以选择绝对路径。完整人类检测代码如下: import cv2 # 加载特征数据 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') ...
eyes_cascade = cv.CascadeClassifier() #-- 1. Load the cascades if not face_cascade.load(cv.samples.findFile(face_cascade_name)): print('--(!)Error loading face cascade') exit(0) if not eyes_cascade.load(cv.samples.findFile(eyes_cascade_name)): ...
现在来了人脸检测和显示图像的部分。对于人脸检测,我们将使用哈卡卡德。现在,我们将加载 haar 级联进行人脸检测,并创建一个函数,该函数将从图像中返回人脸。 face_cascade=cv2.CascadeClassifier( 'haarcascade_frontalface_default.xml')defget_face_rect(img):gray_img=cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)face_...
使用openCV的接口,在原图上框选出结果,并展示 编码 这里代码偏简单,就不过多介绍了 importnumpyasnpimportcv2 img ='./faces/lena.bmp'#脸部Haar级联器facer_path ='./faces/haarcascade_frontalface_default.xml'facer = cv2.CascadeClassifier(facer_path) ...
{// 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_profileface.xml"); ...