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人臉檢測是計算機視覺的令人著迷的應用之一，它使其更加逼真。 OpenCV 有一個內(nèi)置的工具來執(zhí)行人臉檢測。 我們將使用 Haar 級聯(lián)分類器進行人臉檢測。
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Haar 級聯(lián)數(shù)據(jù)
我們需要數(shù)據(jù)來使用 Haar 級聯(lián)分類器。 可以在我們的 OpenCV 包中找到這些數(shù)據(jù)。 安裝 OpenCv 后，有一個文件夾名稱 haarcascades。 將有不同應用程序的 .xml 文件。 現(xiàn)在，將它們?nèi)繌椭埔怨┎煌氖褂?，然后粘貼到當前項目下的新文件夾中。
示例
以下是使用 Haar 級聯(lián)檢測下圖中顯示的 Amitabh Bachan 的面部的 Python 代碼 -
如下所示導入 OpenCV 包 -
import cv2
import numpy as np現(xiàn)在，使用 HaarCascadeClassifier 來檢測臉部 -
face_detection=
cv2.CascadeClassifier('D:/ProgramData/cascadeclassifier/
haarcascade_frontalface_default.xml') 使用 imread() 函數(shù)讀取一個指定的圖像，
img = cv2.imread('AB.jpg')將其轉(zhuǎn)換為灰度，因為它會接受灰色圖像 -
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 接下來，使用 face_detection.detectMultiScale，執(zhí)行實際的人臉檢測
faces = face_detection.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)圍繞整個臉部繪制一個矩形 -
for (x,y,w,h) in faces:
img = cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w, y+h),(255,0,0),3)
cv2.imwrite('Face_AB.jpg',img)如圖所示，這個 Python 程序?qū)?chuàng)建一個名為 Face_AB.jpg 的圖像，它包含人臉檢測 -
眼睛檢測
眼睛檢測是計算機視覺的另一個引人注目的應用，使其更加逼真和未來。 OpenCV 有一個內(nèi)置的工具來執(zhí)行眼睛檢測。 我們將使用 Haar 級聯(lián)分類器進行眼睛檢測。
示例 以下示例給出了使用 Haar 級聯(lián)的 Python 代碼來檢測下圖中給出的 Amitabh Bachan 的面部 -
如下所示導入 OpenCV 包 -
import cv2
import numpy as np使用 HaarCascadeClassifier 檢測臉部 -
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:/ProgramData/cascadeclassifier/haarcascade_eye.xml') 使用 imread()函數(shù)讀取指定圖像 -
img = cv2.imread('AB_Eye.jpg')然后，將其轉(zhuǎn)換為灰度，因為它會接受灰色圖像 -
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) 使用 eye_cascade.detectMultiScale ，執(zhí)行實際的人臉檢測 -
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(gray, 1.03, 5)現(xiàn)在，圍繞整個臉部繪制一個矩形 -
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
img = cv2.rectangle(img,(ex,ey),(ex+ew, ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.imwrite('Eye_AB.jpg',img)這個 Python 程序?qū)?chuàng)建一個名為 Eye_AB.jpg 的圖像，如圖所示，
文章名稱：創(chuàng)新互聯(lián)AI教程：AI人工智能 人臉檢測
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