【人脸检测1】Haar+Adaboost Demo

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【人脸检测1】Haar+Adaboost Demo。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

# -*-coding:utf-8-*-
#author: lyp time: 2018/8/10
import cv2
import numpy as np
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
img = cv2.imread('lyp.jpg')
cv2.imshow('src', img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
print('face=', len(faces))
for (x, y, w, h) in faces:
    cv2.rectangle(img, (x,y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 2)
    roi_face = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
    print('eye=',len(eyes))
    for (e_x,e_y,e_w,e_h) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color, (e_x, e_y),(e_x+e_w, e_y+e_h),(0,255,0),2)
cv2.imshow('dst', img)
cv2.waitKey(0)文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-498237.html

到了这里,关于【人脸检测1】Haar+Adaboost Demo的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 使用opencv实现人脸检测:Haar级联分类器

    人脸检测的目标是确定图像或视频中是否存在人脸。如果存在多个面,则每个面都被一个边界框包围,因此我们知道这些面的位置。 人脸检测算法的主要目标是准确有效地确定图像或视频中人脸的存在和位置。这些算法分析数据的视觉内容,搜索与面部特征相对应的模式和特

    2024年04月29日
    浏览(41)
  • 基于OpenCV的haar分类器实现人脸检测分析

    今天来分享两个基于OpenCV实现的识别人脸的不同应用。 1、Haar分类器介绍 🚀Haar分类器是一种基于 机器学习 的目标检测算法,它使用Haar特征描述图像中的目标。Haar特征是 基于图像亮度的局部差异 计算得出的,可以用来描述目标的边缘、角落和线条等特征。 使用Haar分类器

    2024年02月03日
    浏览(40)
  • 利用OpenCV Haar分类器检测人脸(python实现)

    人脸检测(Face Detection)是当前目标检测领域中一项非常热门的研究领域,它是人脸识别与人脸表情分析的核心,本篇文章介绍采用OpenCV中Haar分类器算法对图片中人脸的检测,并通过矩形框讲人脸与眼睛位置框选与标记. Haar级联分类器是一种基于特征提取和机器学习的对象检

    2024年02月05日
    浏览(50)
  • 在 python 中使用 Haar-Cascade 进行人脸检测

    介绍 在本文中,我们将讨论在 OpenCV python 中使用 Haar Cascade(级联)实现人脸检测器。 识别图像中的给定对象称为对象检测。可以使用多种技术来完成此任务,但在本文中,我们将使用带有预训练 XML 文件的 haar 级联。这是执行对象检测的最简单方法。 Haar 级联已用于低边缘

    2024年02月08日
    浏览(34)
  • 【计算机视觉·OpenCV】使用Haar+Cascade实现人脸检测

    人脸检测的目标是找出图像中所有的人脸对应的位置,算法的输出是人脸的外接矩形在图像中的坐标。使用 haar 特征和 cascade 检测器进行人脸检测是一种传统的方式,下面将给出利用 OpenCV 中的 haarcascade 进行人脸检测的代码。 可选的人脸检测模型(区别是检测速度和精度不同

    2023年04月12日
    浏览(61)
  • 【youcans 的图像处理学习课】23. 人脸检测:Haar 级联检测器

    专栏地址:『youcans 的图像处理学习课』 文章目录:『youcans 的图像处理学习课 - 总目录』 基于 Haar 特征的级联分类器是 Paul Viola 在论文”Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features”中提出的一种目标检测方法。 Haar 级联分类器在每一级的节点中,使用 AdaBoost 算法学

    2024年02月07日
    浏览(47)
  • 人脸检测:经典的VJ人脸检测器(类Harr特征,积分图加速法,级联的Adaboost强分类器)

    著名的VJ人脸检测算法就是一种基于Adaboost分类器的方法。该检测器由Paul Viola和Michael Jones在2001年的 Robust Real-Time Face Detection 提出。在当年的硬件条件下VJ算法可以达到每秒15帧图像的处理速度,是人脸检测技术发展的一个里程碑。虽然性能跟现在基于深度学习的方法没法比,

    2024年02月06日
    浏览(38)
  • OpenCV自带的HAAR级联分类器对脸部(人脸、猫脸等)的检测识别

    在计算机视觉领域,检测人脸等是一种很常见且非常重要的应用,我们可以先通过开放计算机视觉库OpenCV来熟悉这个人脸识别领域。另外OpenCV关于颜色的识别,可以查阅: OpenCV的HSV颜色空间在无人车中颜色识别的应用 HSV颜色识别的跟踪实践 https://blog.csdn.net/weixin_41896770/arti

    2024年02月16日
    浏览(41)
  • 【youcans 的 OpenCV 学习课】21. Haar 小波变换与 Haar 特征检测(上)

    专栏地址:『youcans 的图像处理学习课』 文章目录:『youcans 的图像处理学习课 - 总目录』 1.1 小波变换基本概念 信号变换是为了分析时间和频率之间的相互关系。 傅里叶变换(FFT)将信号表示为无限三角函数的叠加,从而将信号从时域转换到频域,可以分析信号的频谱,但

    2023年04月23日
    浏览(48)
  • python opencv 级联Haar多目标检测

    一、基于OpenCV的haar分类器实现笑脸检测 1、Haar分类器介绍 🚀Haar分类器是一种基于机器学习的目标检测算法,它使用Haar特征描述图像中的目标。Haar特征是基于图像亮度的局部差异计算得出的,可以用来描述目标的边缘、角落和线条等特征。 使用Haar分类器进行目标检测的步

    2024年02月17日
    浏览(46)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包