人脸检测实战

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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：

1. 读取图片，并转换成灰度图。

2. 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")

3. 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。

4. 将检测结果绘制出来就可以了。

标签：实战,haarcascade,检测,frontalface,人脸,矩形,classifier
来源： https://www.cnblogs.com/codezzlove/p/15664305.html