《OpenCV计算机视觉》—— 人脸检测

一、人脸检测流程介绍

• 下面是一张含有多个人脸的图片
  
  • 第一步：读取图片后将图片转换成灰度图
  • 第二步：在灰度图中进行特征检测，并检测出各个人脸的特征信息
  • 第三步：将各个人脸的特征信息保存下来
  • 第四部：根据检测出的人脸的特征信息，在原图中用矩形框，框出每个人的脸部区域
• 最终的结果如下：
  

二、用于人脸检测的关键方法

1.加载分类器（cv2.CascadeClassifier()）

• 在OpenCV库中，提供了多个用于检测人脸的Haar特征的级联分类器，并以xml文件的形式存储，这些文件是预训练的，意味着它已经被训练好了，可以直接用于检测图像中的人脸
• 下面链接中是对人脸检测的Haar特征和级联分类器的介绍：
  • https://blog.youkuaiyun.com/weixin_73504499/article/details/142883884?spm=1001.2014.3001.5501
• 如何找到这些xml文件呢？
  • 这些 xml文件存在我们pycharm的环境中，通过下图中的步骤找到：
    
• 找到这些文件后通过 cv2.CascadeClassifier（） 加载分类器
  • cv2.CascadeClassifier 是 OpenCV 库中用于加载和训练级联分类器的一个类

2.检测图像中的人脸（cv2.CascadeClassifier.detectMultiscale()）

• 在OpenCV中，cv2.CascadeClassifie