Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解_opencv人脸检测python - CSDN文库

opencv人脸识别

51 浏览量更新于2023-10-19 评论 1 收藏 277KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

领优惠券(最高得80元）

资源详情

资源评论

资源推荐

Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解人脸检测原理及示例详解

关于关于opencv

OpenCV 是 Intel 开源计算机视觉库 (Computer Version) 。它由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，实现了图像处理和计算机

视觉方面的很多通用算法。

OpenCV 拥有包括 300 多个 C 函数的跨平台的中、高层 API 。它不依赖于其它的外部库 —— 尽管也可以使用某些外部库。

OpenCV 对非商业应用和商业应用都是免费的。同时 OpenCV 提供了对硬件的访问，可以直接访问摄像头，并且 opencv 还

提供了一个简单的 GUI(graphics user interface) 系统 :highgui 。我们就通过 OpenCV 提供的一些方法来构造出这个人脸检测

（face detection）程序来。

opencv的的python包装包装

OpenCV 本身是有 C/C++ 编写的，如果要在其他语言中使用，我们可以通过对其动态链接库文件进行包装即可，幸运的是，

Python 下有很多个这样的包装，本文中使用的是 Cvtypes 。

事实上，在 Python 中很多的包都是来自第三方的，比如 PIL(Python Image Library) 即为 C 语言实现的一个图形处理包，被

包装到了 Python 中，这些包装可以让你像使用 Python 的内建函数一样的使用这些 API 。

人脸检测原理人脸检测原理

人脸检测属于目标检测(object detection) 的一部分，主要涉及两个方面

1.先对要检测的目标对象进行概率统计，从而知道待检测对象的一些特征，建立起目标检测模型。

2.用得到的模型来匹配输入的图像，如果有匹配则输出匹配的区域，否则什么也不做。

计算机视觉计算机视觉

计算机的视觉系统，跟人的眼睛是大不相同的，但是其中也有类似之处。人眼之能够看到物体，是通过物体上反射出来的光线

刺激人眼的感光细胞，然后视觉神经在大脑中形成物体的像。计算机通过摄像头看到的东西要简单的多，简单来说，就是一堆

由数字组成的矩阵。这些数字表明了物体发出的光的强弱，摄像头的光敏元件将光信号转化成数字信号，将其量化为矩阵。

如何从这些数字中得出:”这是一个人脸”的结论，是一个比较复杂的事情。物理世界是彩色的，一般来说，计算机中的彩色图片

都是由若干个色彩通道累积出来的，比如RGB模式的图片，有红色通道(Red)，绿色通道(Green)和蓝色通道(Blue),这三个通

道都是灰度图，比如一个点由8位来表示，则一个通道可以表示2^8=256个灰度。那样三个通道进行叠加以后可以表3*8=24位

种色彩，也就是我们常说的24位真彩。

对这样的图片做处理，无疑是一件很复杂的事，所以有必要先将彩色图转为灰度图，那样可以减少数据量(比如RGB模式，可

以减少到原图片的1/3)，同时可以去掉一些噪声信号。先将图片转化为灰度图，然后将这个灰度图的对比度增高，这样可以使

得图片本来暗的地方更暗，亮的地方更亮一些。这样处理以后，图片就更容易被算法设别出来了。

Harr特征级联表特征级联表

OpenCV在物体检测上使用的是haar特征的级联表，这个级联表中包含的是boost的分类器。首先，人们采用样本的haar特征

进行分类器的训练，从而得到一个级联的boost分类器。训练的方式包含两方面：

1. 正例样本，即待检测目标样本

2. 反例样本，其他任意的图片

首先将这些图片统一成相同的尺寸，这个过程被称为归一化，然后进行统计。一旦分类器建立完成，就可以用来检测输入图片

中的感兴趣区域的检测了，一般来说，输入的图片会大于样本，那样，需要移动搜索窗口，为了检索出不同大小的目标，分类

器可以按比例的改变自己的尺寸，这样可能要对输入图片进行多次的扫描。

什么是级联的分类器呢？级联分类器是由若干个简单分类器级联成的一个大的分类器，被检测的窗口依次通过每一个分类器，

可以通过所有分类器的窗口即可判定为目标区域。同时，为了考虑效率问题，可以将最严格的分类器放在整个级联分类器的最

顶端，那样可以减少匹配次数。

基础分类器以haar特征为输入，以0/1为输出，0表示未匹配，1表示匹配。

Haar特征特征

本内容试读结束，登录后可阅读更多

下载后可阅读完整内容，剩余3页未读，立即下载

评论0

weixin_38689551

粉丝: 9
资源: 920

会员权益专享

图片转文字

全年可省5，000元立即开通

最新资源

资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议，欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理！点击此处反馈