本文实例为大家分享了python动态人脸检测的具体代码，供大家参考，具体内容如下 直接上代码: 按Q退出 import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow(test) cap = cv2.VideoCapture(0) #加载摄像头录制 # cap = cv2.VideoCapture(test.mp4) #打开视频文件 success, frame = cap.read() # classifier = cv2.CascadeClassifier(/Users/yuki/anaconda/share/OpenCV/haarcascade

人脸识别 matlab 特征提取 人脸检测 模式识别源代码

V831人脸检测文件yolo2_face_int8.bin 及 yolo2_face_int8.param文件

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matlab程序用于人脸检测 经过测试可以使用

adaboost , 人脸检测算法，matlab 程序。

该工程代码是实现一个摄像头类，通过摄像头在之前的窗口中一直显示画面，同时显示时间日期以及关闭摄像头画面功能。

biubug6/Pytorch_Retinaface：https://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface。这里用到的预训练模型Resnet50_Final.pth。

通过Adaboost算法和Haar特征来构建人脸分类器，对多人脸图片进行检测，流程是用分类效果较弱的Haar特征构造弱分类器，再通过Adaboost算法对大量人脸样本和非人脸样本进行训练，将大量弱分类器中训练得到若干强分类器，将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，级联结构能有效地提高分类器的检测速度，最终得到一个人脸分类器的模型。再输入一张多人脸图片，用分类器对不同尺寸的多人脸图片进行多尺度检测，相当于一种滑动窗口机制，在图片上提取Haar特征，由于在一个图像窗口中会提取出大量的矩形特征区域，每次遍历矩形区域会造成大量重复计算，浪费时间，所以使用积分图方法来简化计算，经过多尺度检测后，会在同一尺度下留下多个候选框，还要对多个候选框进行合并去重。

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