OpenCV的CascadeClassifier

本文介绍了使用OpenCV进行人脸检测的方法,包括加载预训练模型、图像转换及调用detectMultiScale函数等关键步骤,并列举了多种人脸及特征检测器。

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

加载方式:

face_cascade = cv2.CascadeClassifier(r'face_detector\haarcascade_frontalface_default.xml')

gray =cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces =face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) 

1. detecMultiScale()函数

参数介绍:

参数1:image--待检测图片,一般为灰度图像加快检测速度;

参数2:objects--被检测物体的矩形框向量组;
参数3:scaleFactor--表示在前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数。默认为1.1即每次搜索窗口依次扩大10%;
参数4:minNeighbors--表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数(默认为3个)。
        如果组成检测目标的小矩形的个数和小于 min_neighbors - 1 都会被排除。
        如果min_neighbors 为 0, 则函数不做任何操作就返回所有的被检候选矩形框,
        这种设定值一般用在用户自定义对检测结果的组合程序上;
参数5:flags--要么使用默认值,要么使用CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,如果设置为

        CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,那么函数将会使用Canny边缘检测来排除边缘过多或过少的区域,

        因此这些区域通常不会是人脸所在区域;
参数6、7:minSize和maxSize用来限制得到的目标区域的范围。


2.人脸检测器

Opencv自带训练好的人脸检测模型,存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下: 
人脸检测器(默认)haarcascade_frontalface_default.xml 
人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 
人脸检测器(侧视):haarcascade_profileface.xml 
眼部检测器(左眼):haarcascade_lefteye_2splits.xml 
眼部检测器(右眼):haarcascade_righteye_2splits.xml 
嘴部检测器:haarcascade_mcs_mouth.xml 
鼻子检测器:haarcascade_mcs_nose.xml 
身体检测器:haarcascade_fullbody.xml 

人脸检测器(快速LBP):lbpcascade_frontalface.xml

参考:https://blog.youkuaiyun.com/haohuajie1988/article/details/79163318

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