opencv hvm的人脸识别代码

时间: 2024-10-22 16:13:40 浏览: 18
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OpenCV(Open Source Computer Vision Library)是一个广泛用于计算机视觉和机器学习应用的库,其中包括一些人脸检测和识别的功能。HVM(Histogram of Oriented Gradients)是一种特征描述符,常用于人脸识别。 在OpenCV中,HOG(Histogram of Oriented Gradients)通常与Haar级联分类器结合使用来进行人脸检测。下面是一个简单的示例代码片段,展示如何使用HOG和级联分类器进行人脸检测: ```python import cv2 import numpy as np # 加载预训练的Haar级联分类器文件 face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 img = cv2.imread('test.jpg') # 将图像转换为灰度 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 应用HOG并创建行人级联 hog = cv2.HOGDescriptor() win_size = (64, 128) # HOG窗口大小 block_size = (16, 16) # 块大小 cell_size = (8, 8) # 细分区域大小 num_bins = 9 # 箱子数 feature_vector_length = hog.compute(gray, win_size, block_size, cell_size, num_bins).shape[0] # 检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE) for (x, y, w, h) in faces: # 提取HOG特征 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w] hist = hog.compute(roi_gray, win_size, block_size, cell_size, num_bins) # 这里可以进一步对提取的特征进行处理,如机器学习模型的输入 # 显示结果 for (x, y, w, h) in faces: cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow('Detected Faces', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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