物联网Python编程实战 课件 单元8　Python人脸检测.ppt

OpenCV人脸检测目录Contents人脸检测技术应用OpenCV人脸检测原理人脸检测代码实现人脸识在交通、教育、医疗、警务、电子商务等诸多场景实现了广泛应用人脸检测技术应用人脸检测应用人脸检测技术应用人脸检测原理人脸检测（FaceDetection），就是给一幅图像，找出图像中的所有人脸位置，通常用一个矩形框框起来，输入是一幅图像img，输出是若干个包含人脸的矩形框位置(x,y,w,h)人脸检测是如何实现的？OpenCV人脸检测原理级联分类器Hog级联分类器HOG（HistogramofOrientedGradient,方向梯度直方图）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。Haar级联分类器Haar级联分类器是基于Haar-like特征，运用积分图加速计算，并用Adaboost训练的强分类器级联的方法来进行人脸检测。LBP级联分类器LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。Haar级联分类器OpenCV人脸检测原理分类器haar级联库OpenCV提供训练好的级联分类器，以XML文件的形式存放在OpenCV源文件的data目录下Python安装路径\Lib\site-packages\cv2\data检测面部检测眼睛检测嘴部OpenCV人脸检测原理Haar级联分类器检测人脸步骤030201加载分类器cv2.CascadeClassfier.detectMultiScale()人脸检测方法，其参数有：●image表示待检测图像。●scaleFactor缩放因子。●minNeighbors相邻矩形个数。●flags参数一般被省略。●minSize/maxSize检测目标的最小/大尺寸。●Objects表示返回值。图形灰度化cv.cvtColor()方法灰度化。第一个参数传入要检测的image原图，第二个参数为：cv.COLOR_BGR2GRAY（表示灰度）调用人脸检测函数04cv2.CascadeClassifier()方法，参数filename，是分类器的路径和名称，加载面部检测级联器是xml文件，即：haarcascade_frontalface_default.xml输出人脸信息importcv2ascv

#读取一幅图像

image=cv.imread(“D:/pic/face.jpg”)

#加载人脸检测分类器

faceCascade=cv.CascadeClassifier(

rD:/envs/python/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml)

#转为灰度图

gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)

#实现人脸检测

faces=faceCascade.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.03,minNeighbors=3,minSize=(3,3))

#打印检测到的人脸信息

print(faces)

print(发现{0}个人脸.format(len(faces)))#绘制矩形，标记人脸

for(x,y,w,h)infaces:

cv.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,0),3)

#显示检测结果;

cv.imshow(dect,image)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()face.jpg人脸检测代码实现人脸检测代码实现人脸检测程序演示总结与思考已完成VS人脸检测加载haar面部检测分类器haarcascade_frontalface_default.xml实现人脸检测加载haarcascade_eye.xml眼睛分类器实现眼睛检测眼睛检测思考与拓展发展趋势在攻关核心技术这条路上，政府、社会、企业、科研工作者，每一个人都需要一份使命意识，攻坚克难，科技强国。THANK