opencv之人脸检测之cv2.CascadeClassifier

OpenCV-python小玩意22 人脸检测cv2.CascadeClassifier加持下增强人脸识别能力 范式代表方法速度精度是否需 NMS是否端到端手工特征快低是否两阶段 CNN慢高是否(RPN+Head分离)单阶段 CNN快中~高是是DETR 及其变种中高否是通过实践可以发现,有了人脸检测的加持,识别的准确率提升了很多。至此,传统算法的人脸识别任务完成。下一期,让我们来搞搞深度学习的人脸识别!有什么问题,我们评论区见。OpenCV官方文档之Cascade Classifier#目标检测 #人脸检测 #HAAR。 阅读详情
import cv2

import os.path

def detect(filename, cascade_file = "haarcascade_frontalface_alt.xml"):
    if not os.path.isfile(cascade_file):
        raise RuntimeError("%s: not found" % cascade_file)

    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_file)
    image = cv2.imread(filename)
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    gray = cv2.equalizeHist(gray)

    faces = cascade.detectMultiScale(gray,
                                     # detector options
                                     scaleFactor = 1.1,
                                     minNeighbors = 5,
                                     minSize = (24, 24))
    i=0
    for (x, y, w, h) in faces:
        i+=1
        cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 0, 255), 2)
        temp=image[y:y+h,x:x+w,:]
        cv2.imwrite('%s_%d.jpg'%(os.path.basename(filename).split('.')[0],i),temp)
    cv2.imshow("AnimeFaceDetect", image)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.imwrite("out.png", image)



detect('face.png')

opencv安装好之后,在对应的文件夹里搜索haarcascade_frontalface_alt.xml文件,放到这个程序的同级目录下,直接运行即可。

运行效果:
这里写图片描述

浅析cv2.CascadeClassifier()函数 Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板,在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如:脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对一些简单的图形结构,如边缘、线段较敏感,所以只能描述在特定方向(水平、垂直、对角)上有明显像素模块梯度变化的图像结构。 阅读详情

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