Haar特征分类器就是一个XML文件,该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。 Haar特征分类器存放目录:OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下,opencv2.4.9版本下的Haar特征分类器如下: haarcascade_eye.xml haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml haarcascade_frontalface_alt.xml haarcascade...
该程序主要使用python的opencv模块实现,实现流程:首先利用Haar分类器实现行人检测功能,其次利用opencv鼠标事件框选矩形区域,计算行人中心点,判断如果中心点在区域内后,就对行人检测框进行颜色的转变。 2、案例实现 实现行人检测,加载Haar的人体识别器模型,读取视频流每一帧,使用矩形绘制方法rectangle绘制出行人。 import...
在人脸识别时同样需要进行人脸检测,所以在开始运行之前需要先引入haar分类器和LBPH进行检测和特征提取。因为考虑到人脸识别的过程是需要占用内存资源的,但是如果系统中本身是没有数据的,这时候再去运行人脸识别的话就浪费了内存资源,所以在选择程序的人脸识别功能的开始,会首先判断是系统里是否已经存在了数据,如果有数据就...
基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测_刘子源
本人开发的人脸检测和识别软件是基于OpenCV的Haar级联分类器进行人脸识别,通过对OpenCV开源代码的研究学习,掌握了OpenCV提供的重要的图像分析和处理函数以及基础的数据类型、帮助的数据类型,并Visual C++集成开发环境做平台下搭建了基于OpenCV的人脸检测系统。通过对实例空间内大量图像内对目标区域即人脸的识别,证明了利用Harr...
级联:OpenCV 在物体检测上使用的是基于 haar 特征的级联表,级联将人脸检测过程拆分成了多个过程。在每一个图像小块中只进行一次粗略的测试。如果测试通过,接下来进行更详细的细节测试,依次重复。检测算法中有 30 至 50 个这种过程或者级联,只有在所有过程成功后才会最终识别到人脸。
本设计中人脸检测模块采用的是基于Adaboost算法的Haar分类器,识别模块采用经典传统算法进行设计。人脸检测模块接受摄像头采集到的图像,通过Haar分类器判断出图像中是否有人脸,存在人脸之后进行活体识别。人脸动作通过系统指令的要求便可通过活体检测模块。对通过活体检测的人脸图像进行滤波、直方图均衡化等进行预处理进入识别模...
基于OpenCV和Haar特征分类器的图像人数检测
基于表象的人脸检测首先使用大量的正负样本通过学习训练出一个能够正确识别人脸的分类器,然后使用训练好的分类器来全局扫描输入的图像,确定人脸是否存在于输入的图像中,如果输入的图像中包含有人脸,则在输出图像中框出人脸。其中最有代表的人脸检测方法有基于 Haar-like 特征的 AdaBoost 人脸检测方法、基于支持向量机(...
2.OpenCV检测原理：OpenCV中有检测人脸的函数（该函数还可以检测一些其他物体），甚至还包含一些预先训练好的物体识别文件。主要步骤为：1）加载分类器：用cvLoad函数读入xml格式的文件。文件在OpenCV安装目录下的“data/haarcascades/”路径下，使用haarcascade_frontalface_atl.xmlhaarcascade_frontalface_atl2.xml 2）读入...