1. 简单介绍
在opencv中,主要有 Haar特征 和 LBP特征 进行人脸检测。
opencv自带训练好的分类器,在E://vs//opencv//sources//data//
目录下有“lbpcascades”,“haarcascades”,“hogcascades”三个文件夹,分别表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haar"特征主要用于人脸检测,“hog”特征主要用于行人检测,“lbp”特征主要用于人脸识别。如,在“haarcascades”下是大量的针对不同目标的训练文件:
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
2. 分类器的使用方法
在上面我们可以看到,每一个xml文件都是具有特定检测功能的检测器。我们可以通过以下步骤来使用检测器对图片进行特征的检测识别:
-
获得分类器的路径:
path = 'E://vs//opencv//sources