adaboost算法人脸检测Python

Adaboost算法是一种常用的机器学习算法，可以用于人脸检测。在Python中，可以使用OpenCV库来实现人脸检测，同时使用sklearn库来实现Adaboost算法。

以下是一个简单的人脸检测代码示例：

import cv2
import numpy as np
from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 加载Haar级联分类器
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')

# 读取训练数据
pos = np.loadtxt('pos.txt', dtype=np.int32)
neg = np.loadtxt('neg.txt', dtype=np.int32)

# 构建训练集和标签
X = np.vstack((pos, neg))
y = np.hstack((np.ones(len(pos)), -1*np.ones(len(neg))))

# 训练Adaboost分类器
clf = AdaBoostClassifier(base_estimator=DecisionTreeClassifier(max_depth=2), n_estimators=600)
clf.fit(X, y)

# 加载测试图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 检测人脸
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

# 对每个检测到的人脸进行分类
for (x,y,w,h) in faces:
    roi = gray[y:y+h, x:x+w]
    feature = np.array([np.sum(roi[:h//2,:w//2]), np.sum(roi[:h//2,w//2:]), np.sum(roi[h//2:,:w//2]), np.sum(roi[h//2:,w//2:])])
    if clf.predict([feature]) == 1:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)
    else:
        cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),2)

# 显示结果
cv2.imshow('Face Detection',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，pos.txt和neg.txt是训练数据文件，包含了一些正样本和负样本的特征向量。test.jpg是需要进行人脸检测的测试图像。在程序中，首先加载Haar级联分类器，然后构建训练集和标签，并使用AdaBoost算法训练分类器。接着，加载测试图像并将其转换为灰度图像。然后使用Haar级联分类器检测人脸，并对每个检测到的人脸进行分类，最后将检测结果显示在窗口中。