人脸检测的巨大突破：探索 CNN 级联的威力与 OpenCV

人脸检测是计算机视觉领域的一个重要任务，具有广泛的应用，例如人脸识别、表情分析、人脸跟踪等。近年来，随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的人脸检测方法取得了显著的突破。本文将介绍一种强大的技术——CNN级联，以及如何利用OpenCV实现人脸检测。

CNN级联是一种多阶段级联的人脸检测方法，通过多个级联的分类器来逐步筛选出人脸区域。每个级联分类器都是一个经过训练的CNN模型，用于判断当前区域是否包含人脸。相比于单一的分类器，CNN级联能够有效地提高人脸检测的准确性和速度。

在OpenCV中，我们可以使用基于Haar特征的级联分类器来实现人脸检测。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用OpenCV进行人脸检测：

import cv2

# 加载级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 加载图像<