12、实时人脸检测、特征点识别与面具应用

实时人脸检测、特征点识别与面具应用

1. 使用级联分类器进行人脸检测

1.1 级联分类器原理

级联分类器不仅可用于人脸检测，还能用于物体检测。它包含多个简单分类器或阶段，会依次将这些简单分类器应用于感兴趣区域。若任何一个简单分类器给出否定结果，就表示该区域不包含感兴趣的物体；若所有阶段都通过，则表示在该区域找到了目标物体。

在使用级联分类器之前，需要对其进行训练。训练过程中，要为分类器提供大量某类物体的样本视图（正例）和不包含该类物体的图像（负例）。例如，若要训练级联分类器来检测人脸，就需要准备大量包含人脸和不包含人脸的图像。不过，OpenCV 发布时提供了许多预训练的级联分类器，比如 Haar 分类器。

1.2 操作步骤

1.2.1 更新项目文件

首先，更新 Facetious.pro 项目文件：

# ...
unix: !mac {
    INCLUDEPATH += /home/kdr2/programs/opencv/include/opencv4
    LIBS += -L/home/kdr2/programs/opencv/lib -lopencv_core -lopencv_imgproc -lopencv_i
}
# ...
DEFINES += OPENCV_DATA_DIR=\\\"/home/kdr2/programs/opencv/share/opencv4/\\\"
#...

在 LIBS 配置中，添加