人脸检测实战
Harr特征可用于图像任意位置,大小可以任意改变,所以矩阵特征值是矩形模板类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的函数。故类别、大小和位置的变化,使得很小的检测窗口含有非常多的矩形特征。
进行人脸检测流程如下:
-
读取图片,并转换成灰度图。
-
实例化人脸和眼睛检测的分类器对象。
classifier=cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
classifier.load("haarcascade_frontalface_default.xml")
-
进行人脸和眼睛检测
rect=classifier.detectMultiScale(gray,scaleFactor,minNeighbors,minSize,maxsize)
gray:要进行检测的人脸图像
scaleFactor:前后两次扫描中,搜索窗口的比例系数。
minneighbors:目标至少被检测到minNeighbors次才会被认为是目标。
minsize和maxsize:目标的最小最大尺寸。
-
将检测结果绘制出来就可以了。