Python OpenCV的SSD人脸检测器

最新推荐文章于 2025-05-14 08:50:06 发布

AlbertChenTao

最新推荐文章于 2025-05-14 08:50:06 发布

阅读量1.8k

点赞数 1

分类专栏： opencv 文章标签： opencv 计算机视觉深度学习 caffe

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AlbertChenTao/article/details/105341979

版权

本文介绍了如何利用Python的OpenCV库，基于SSD算法进行人脸检测。OpenCV 3.3版本后引入了深度学习人脸检测器，采用ResNet-10作为骨干网络，并提供Caffe和Tensorflow训练的模型。通过GitHub获取模型文件和配置文件，可以在笔记本摄像头实时演示人脸检测，效果良好。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SSD算法是一种基于深度学习的目标检测方法，可以应用在人脸检测上。OpenCV在3.3版本后开始引入基于深度学习的人脸检测器，目前实现的方式是在SSD算法的基础上实现的。OpenCV实现的SSD人脸检测器的骨干网络是ResNet-10,当前它提供了两个训练好的模型，一种是基于深度学习框架Caffe训练的模型，另一种是基于Tensorflow训练的模型。

可以在GitHub的OpenCV项目中获取训练好的模型。

opencv/samples/dnn/face_detector

model_file = "caffe/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel"
config_file = "caffe/deploy.prototxt"

拿到模型文件和配置文件

以使用Caffe训练后的模型文件为例，代码如下，使用笔记本电脑的摄像头，效果很不错。

import cv2

# opencv-python 3.4.8
# python 3.7
# OpenCV的SSD人脸检测器

# 设置参数同时载入模型
model_file = "caffe/res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel"
config_file = "caffe/deploy.prototxt"
net = cv2.dnn.readNetFromCaffe(config_file, model_file)
# 阈值
threshold = 0.9

# 加载摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

while (True):
    ret,

最低0.47元/天解锁文章