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 我们先来看一下分类器 就是我们从中间的虚线来进行分类,分...
在OpenCV的安装目录下的sources文件夹里的data文件夹里可以看到下图所示的内容: 上图中文件夹的名字“haarcascades”、“hogcascades”和“lbpcascades”分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器:即各文件夹里的文件。"haar"特征主要用于人脸检测,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”...
接着打开sources/data/haarcascades文件夹,你会看到下图: 我提供的资源就是上图所示的所有xml文件,不用再在电脑上安装opencv了。默认的人脸检测器是haarcascade_frontalface_default.xml。当然这个是可以更改的,使用的方法如下: face_detector = cv2.CascadeClassifier('D:/OPENCV/sources/data/haarcascades/haarcascade_fr...
# 前提条件:检查自己opencv环境是否配置好,才看看是否是如下问题 # 1. load()加载失败,最常见原因:路径不对 标准:(相对路径和绝对路径都可以,取决于文件.xml位置) "X:\\opencv\\sources\\data\\haarcascades\\haarcascade_eye.xml" "X:/opencv/sources/data/haarcascades/haarcascade_eye.xml" 原因:单个‘\’...
opencv安装包中包含以及训练好的分类器文件(opencv\sources\data\haarcascades) haarcascade_frontalface_alt.xml 检测人脸的分类器文件 haarcascade_eye.xml 检测眼睛的分类器文件 haarcascade_mcs_mouth.xml 检测嘴部的分类器文件(opencv 安装包中没有携带, 可从 GitHub 上去下载) ...
引用的haarcascade开头的文件是opencv里面关于人脸级联分类器,你在opencv文件夹下的sourcesdatahaarcascades可以看到: 说明功能: 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器(侧视):haarcascade_profileface.xml ...
一个好消息是,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。
运行环境 visual studio 2017(2019也可) opencv3.4(410也可) xml文件 从OpenCV目录里找 C:\OpenCV4.0\opencv\sources\data\haarcascades 这里也有其它目标检测的xml文件,有空可以一试 为方便拷贝出来放在代码工程
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。 3.把检测到的人脸等用矩形(或者圆形等其他图形)画出来。
这里我们只看检测器,OpenCV已经包含了很多训练过的分类器,面部的,眼睛的,笑容的等。那些XML文件存在opencv/data/haarcascades/目录。让我们创建一张脸和眼的检测器吧。 首先我们需要加载必须的XML分类器,然后用灰度模式加载我们的输入图像(或者视频)。 import numpy as np ...