人工智能-OpenCV+Python实现人脸识别(人脸检测)

本文介绍如何利用OpenCV的Haar级联分类器和预训练模型`haarcascade_frontalface_alt.xml`进行人脸识别。通过分析Haar特征和AdaBoost训练集的工作原理,展示在Python中检测图像中人脸的步骤。后续内容将探讨在视频流中检测人脸的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

在OpenCV中使用Haar特征检测人脸,那么需要使用OpenCV提供的xml文件(级联表)在haarcascades目录下。这张级联表有一个训练好的AdaBoost训练集。首先要采用样本的Haar特征训练分类器,从而得到一个级联的AdaBoost分类器。Haar特征值反映了图像的灰度变化情况。例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等。

当安装好后OpenCV3,有个/haarcascades文件夹,包含了所有OpenCV的人脸检测XML文件。

haarcascade_eye.xml

haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml

haarcascade_frontalcatface.xml

haarcascade_frontalcatface_extended.xml

haarcascade_frontalface_alt.xml

haarcascade_frontalface_alt_tree.xml

haarcascade_frontalface_alt2.xml

haarcascade_frontalface_default.xml

haarcascade_fullbody.xml

haarcascade_lefteye_2splits.xml

haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml

haarcascade_lowerbody.xml

haarcascade_profileface.xml

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