10、OpenCV 人脸检测与识别全解析

OpenCV 人脸检测与识别全解析

计算机视觉让许多听起来很有未来感的任务成为现实，其中人脸检测（在图像中定位人脸）和人脸识别（将人脸识别为特定的人）是两个重要的任务。OpenCV 实现了多种用于人脸检测和识别的算法，这些算法在从安全到娱乐等各种现实场景中都有应用。

1. 技术要求

在进行人脸检测和识别的操作时，我们需要用到 Python、OpenCV 和 NumPy。同时，会使用到 OpenCV 可选的 opencv_contrib 模块，该模块包含了人脸识别的功能。部分操作还会用到 OpenCV 对 OpenNI 2 的可选支持，用于从深度相机捕获图像。

2. Haar 级联概念解析

在处理图像分类和定位问题时，图像的细节信息往往因光照、视角、距离、相机抖动和数字噪声等因素而不稳定，而且并非所有物理细节差异都对分类有意义。因此，提取图像特征是实现稳定分类和跟踪结果的有效方法。

Haar 类特征是常用于实时人脸检测的一种特征。每个 Haar 类特征描述了相邻图像区域之间的对比度模式，例如边缘、顶点和细线等都会产生特定的特征。一些特征具有独特性，通常只出现在特定类别的对象（如人脸）中，而不出现在其他对象中。这些独特的特征可以组织成一个层次结构，即级联，其中最高层包含最具独特性的特征，使分类器能够快速排除不具备这些特征的对象。

为了使 Haar 级联分类器具有尺度不变性，会保持窗口大小不变，对图像进行多次缩放，形成图像金字塔。OpenCV 提供了一个尺度不变的分类器，可以从特定格式的 XML 文件中加载 Haar 级联，该分类器会将输入图像转换为图像金字塔。不过，OpenCV 实现的 Ha