opencv人脸检测_Haar特征分类器实现人脸检测_cascade.detectMultiScale参数详解

最新推荐文章于 2025-05-27 19:49:29 发布

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本文介绍了OpenCV中的CascadeClassifier类在目标检测中的应用，特别是使用Haar特征进行人脸检测。CascadeClassifier基于滑动窗口机制和级联分类器，支持Haar、LBP和HOG三种特征。讲解了CascadeClassifier检测的基本原理，包括图像金字塔、scaleFactor和minNeighbors参数的作用。实践中，演示了如何利用OpenCV自带的Haar特征分类器进行人脸检测。

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1. 概述

CascadeClassifier为OpenCV中cv namespace下用来做目标检测的级联分类器的一个类。该类中封装的目标检测机制，简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式

2. 支持的特征

对于Haar、LBP和HOG，CascadeClassifier都有自己想对他们说的话：

1） Haar：因为之前从OpenCV1.0以来，一直都是只有用haar特征的级联分类器训练和检测（当时的检测函数称为cvHaarDetectObjects，训练得到的也是特征和node放在一起的xml），所以在之后当CascadeClassifier出现并统一三种特征到同一种机制和数据结构下时，没有放弃原来的C代码编写的haar检测，仍保留了原来的检测部分。另外，Haar在检测中无论是特征计算环节还是判断环节都是三种特征中最简洁的，但是笔者的经验中他的训练环节却往往是耗时最长的。

2） LBP：LBP在2.2中作为人脸检测的一种方法和Haar并列出现，他的单个点的检测方法（将在下面看到具体讨论）是三者中较为复杂的一个，所以当检测的点数相同时，如果不考虑特征计算时间，仅计算判断环节，他的时间是最长的。

3） HOG：在2.4.0中才开始出现在该类中的HOG检测，其实并不是OpenCV的新生力量，因为在较早的版本中HOG特征已经开始作为单独的行人检测模块出现。比较起来，虽然HOG在行人检测和这里的检测中同样是滑窗机制，但是一个是