OpenCV学习:构建人脸识别分类器

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本文介绍了如何使用OpenCV创建一个人脸识别分类器。从准备包含正负样本的图像数据集,到利用OpenCV提取特征,使用SVM训练分类器,最后进行测试和优化,包括Haar级联和深度学习模型的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

人脸识别是计算机视觉领域中一个重要且广泛应用的任务。在本文中,我们将学习如何使用OpenCV构建一个简单的人脸识别分类器。我们将探索从准备数据集到训练分类器再到实际应用的整个流程。

首先,我们需要准备一个包含人脸图像的数据集。这个数据集应包括两个子文件夹,一个用于存放正样本(包含人脸)的图像,另一个用于存放负样本(不包含人脸)的图像。确保数据集中的图像尽可能多样化,以提高分类器的性能。

接下来,我们将使用OpenCV库来实现人脸识别分类器。下面是一个基本的代码框架:

import cv2
import numpy as np

# 加载正样本
positive_images = []
positive_labels = [
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