标签：实战 haarcascade 检测 frontalface 人脸 矩形 classifier
人脸检测实战
Harr特征可用于图像任意位置，大小可以任意改变，所以矩阵特征值是矩形模板类别、矩形位置和矩形大小这三个因素的函数。故类别、大小和位置的变化，使得很小的检测窗口含有非常多的矩形特征。
进行人脸检测流程如下：
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读取图片，并转换成灰度图。
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实例化人脸和眼睛检测的分类器对象。
classifier=cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml")
classifier.load("haarcascade_frontalface_default.xml")
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进行人脸和眼睛检测
rect=classifier.detectMultiScale(gray,scaleFactor,minNeighbors,minSize,maxsize)
gray：要进行检测的人脸图像
scaleFactor：前后两次扫描中，搜索窗口的比例系数。
minneighbors：目标至少被检测到minNeighbors次才会被认为是目标。
minsize和maxsize：目标的最小最大尺寸。
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将检测结果绘制出来就可以了。
标签：实战,haarcascade,检测,frontalface,人脸,矩形,classifier 来源： https://www.cnblogs.com/codezzlove/p/15664305.html
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