文件名称：静态图像人脸检测.doc
文件大小：509KB
文件格式：DOC
更新时间：2022-07-06 11:06:42
opencv 静态图像人脸检测
import cv2 as cv import cv2 import numpy as np 1.静态图像中的人脸检测 # 创建一个级联分类器 加载一个 .xml 分类器文件. 它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器. # face_cascade = cv2.CascadeClassifier('d:/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') model_file = 'D:/Software/python/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml' import os if not os.path.exists(model_file): print('not good') return face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:/Software/python/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml') # 加载图像 img = cv2.imread(filename) # 转换为灰度图 gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 进行人脸检测，传入scaleFactor，minNegihbors，分别表示人脸检测过程中每次迭代时图像的压缩率以及 # 每个人脸矩形保留近似数目的最小值 # 返回人脸矩形数组