使用OpenCV实现人脸和行人检测

最新推荐文章于 2025-06-05 12:48:51 发布

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#图像处理 #OpenCV #编程

本文介绍了OpenCV库在行人和人脸检测中的应用。通过使用detectMultiScale()函数，结合HOG+SVM进行行人检测，利用Harr特征进行人脸检测。虽然识别效果有局限，但OpenCV提供了一种简单实现这些功能的方法。

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OpenCV全称是Open source Computer Vision Library(开放源代码计算机视觉库),是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库，提供了很多图像处理的工具和可以直接使用的API接口。
OpenCV自带了函数detectMultiScale()可以实现对行人和人脸的检测，实现简单，但识别效果相对较差。

行人检测

在行人检测上，OpenCV采用的是HOG（特征检测算法）+SVM算法。

import cv2

def is_inside(o,i):
    ox,oy,ow,oh = o
    ix,iy,iw,ih = i
    return ox>ix and oy>iy and ox+ow<ix+iw and oy+oh<iy+ih

def draw_person(image,person):
    x,y,w,h=person
    cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)

# 使用opencv的hog特征进行行人检测
img = cv2.imread("test.jpg")
hog = cv2.HOGDescriptor()
hog.setSVMDetector(cv2.HOGDescriptor_getDefaultPeopleDetector())

found, w = hog.detectMultiScale(img)

print(found,w)
foundList = []
for ri,r in enumerate(found):
    flag = 0
    for qi,q in enumerate(found):
        if ri != qi and is_inside(r,q):
            flag = 1
    if(flag == 0):
        foundList.append(r)

for person in foundList:
    draw_person(img,person)
cv2.imwrite("./test1.jpg",im