計算機視覺應用開發(fā)課件：基于Haar特征的人臉檢測_第1頁
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基于Haar特征的人臉檢測案例描述01任務案例目標02任務案例分析03任務案例實施04任務1案例描述1案例描述本案例將學習如何使用OpenCV自帶的Haar特征檢測器來實現(xiàn)檢測人臉，Haar-like特征檢測器只遍歷一次圖像就可以求出圖像中所有區(qū)域像素和，大大的提高了圖像特征值計算的效率。2案例目標案例目標溫習Haar特征檢測的基礎(chǔ)知識和操作流程；調(diào)用OpenCV中的Haar特征檢測器；使用Haar特征檢測器對圖片進行人臉檢測。23案例分析案例分析3OpenCV的基礎(chǔ)使用在第一單元已經(jīng)學習過了，其實，OpenCV還可以實現(xiàn)更多功能，比如，人臉檢測。在OpenCV的庫文件中會包含一個文件夾haarcascades，里面有許多xml文件，這些文件可用于檢測靜止圖像，視頻和攝像頭所得到圖像中的人臉，笑容，眼睛等。OpenCV中的庫文件目錄如圖所示：4案例實施4案例實施使用自帶的檢測器需要通過CascadeClassifier()方法來導入，由于該任務是檢測人臉，所以導入haarcascade_frontalface_default.xml默認的正臉檢測器即可。classifier=cv2.CascadeClassifier("data/opencv_xml/haarcascade_frontalface_default.xml")通常Haar特征反映的是圖像的灰度變化情況，所以先將圖片轉(zhuǎn)化為灰度圖。接著傳給detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,minSize)，返回的是包含人臉坐標的列表，其中image表示的是要檢測的輸入圖像，scaleFactor表示每次圖像尺寸減小的比例，minNeighbors表示每一個目標至少要被檢測到3次才算是真的目標(因為周圍的像素和不同的窗口大小都可以檢測到人臉)，minSize為目標的最小尺寸。faceRects=classifier.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=

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