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OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)

发布时间:2019-02-10 发布网站:脚本之家
脚本之家收集整理的这篇文章主要介绍了OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)脚本之家小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。

Haar-like

通俗的来讲,就是作为人脸特征即可。

opencv api

要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做。于是API的重要性便体现出来了。就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了。

如下:

读取图片

只需要给出待操作的图片的路径即可。

灰度转换

灰度转换的作用就是:转换成灰度的图片的计算强度得以降低。

画图

显示图像

编辑完的图像要么直接的被显示出来,要么就保存到物理的存储介质。

获取人脸识别训练数据

看似复杂,其实就是对于人脸特征的一些描述,这样opencv在读取完数据后很据训练中的样品数据,就可以感知读取到的图片上的特征,进而对图片进行人脸识别。

里卖弄的这个xml文件,就是opencv在GitHub上共享出来的具有普适的训练好的数据。我们可以直接的拿来使用。

训练数据参考地址:

 

探测人脸

说白了,就是根据训练的数据来对新图片进行识别的过程。

我们可以随意的指定里面参数的值,来达到不同精度下的识别。返回值就是opencv对图片的探测结果的体现。

处理人脸探测的结果

结束了刚才的人脸探测,我们就可以拿到返回值来做进一步的处理了。但这也不是说会多么的复杂,无非添加点特征值罢了。

  实例

有了刚才的基础,我们就可以完成一个简单的人脸识别的小例子了。

图片素材

下面的这张图片将作为我们的检测依据。 

人脸检测代码

0: # 大于0则检测到人脸

人脸检测结果

输出图片: 

基于视频:

人脸检测代码

人脸检测结果

总结

以上是脚本之家为你收集整理的OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)全部内容,希望文章能够帮你解决OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测)所遇到的程序开发问题。

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