OpenCV和Python实现实时人脸检测

上传者: m0_69865020 | 上传时间: 2022-12-21 14:29:12 | 文件大小: 3.75MB | 文件类型: RAR
在此介绍一个简易的项目,我们将使用OpenCV和Python实现实时人脸检测,我们将研究 OpenCV 中的 Haar 级联分类器(Haar Cascade Classifier)算法, Haar 级联分类器是一种流行的目标检测算法。 以Haar特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术,但其实并不新颖,不过因为技术成熟好用这里依然采用这一方法。它是基于机器学习的,使用大量的正负样本训练得到分类器。其实就是基于对人脸特征的描述,分类器根据训练的样品数据进行训练,完成后即可感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。 OpenCV已在GitHub训练结果网址(https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades)上分享了其训练好的结果数据,分类器普适性较好可满足一般人脸检测的需要。 在画面中可以看到网络摄像头画面帧中检测出的人脸边界框,要停止网络摄像头获取画面,可按“q”键结束。 Haar级联分类器是一个基础的人脸检测模型,它的检测速度快、精度较高,能够满足常见的人脸检测任务。

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