OpenCV人臉檢測目錄Contents人臉檢測技術應用OpenCV人臉檢測原理人臉檢測代碼實現人臉識在交通、教育、醫療、警務、電子商務等諸多場景實現了廣泛應用人臉檢測技術應用人臉檢測應用人臉檢測技術應用人臉檢測原理人臉檢測（FaceDetection），就是給一幅圖像，找出圖像中的所有人臉位置，通常用一個矩形框框起來，輸入是一幅圖像img，輸出是若干個包含人臉的矩形框位置(x,y,w,h)人臉檢測是如何實現的？OpenCV人臉檢測原理級聯分類器Hog級聯分類器HOG（HistogramofOrientedGradient,方向梯度直方圖）特征是一種在計算機視覺和圖像處理中用來進行物體檢測的特征描述子。Haar級聯分類器Haar級聯分類器是基于Haar-like特征，運用積分圖加速計算，并用Adaboost訓練的強分類器級聯的方法來進行人臉檢測。LBP級聯分類器LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子；它具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點。Haar級聯分類器OpenCV人臉檢測原理分類器haar級聯庫OpenCV提供訓練好的級聯分類器，以XML文件的形式存放在OpenCV源文件的data目錄下Python安裝路徑\Lib\site-packages\cv2\data檢測面部檢測眼睛檢測嘴部OpenCV人臉檢測原理Haar級聯分類器檢測人臉步驟030201加載分類器cv2.CascadeClassfier.detectMultiScale()人臉檢測方法，其參數有：●image表示待檢測圖像。●scaleFactor縮放因子。●minNeighbors相鄰矩形個數。●flags參數一般被省略。●minSize/maxSize檢測目標的最小/大尺寸。●Objects表示返回值。圖形灰度化cv.cvtColor()方法灰度化。第一個參數傳入要檢測的image原圖，第二個參數為：cv.COLOR_BGR2GRAY（表示灰度）調用人臉檢測函數04cv2.CascadeClassifier()方法，參數filename，是分類器的路徑和名稱，加載面部檢測級聯器是xml文件，即：haarcascade_frontalface_default.xml輸出人臉信息importcv2ascv

#讀取一幅圖像

image=cv.imread(“D:/pic/face.jpg”)

#加載人臉檢測分類器

faceCascade=cv.CascadeClassifier(

r'D:/envs/python/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_default.xml')

#轉為灰度圖

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

#實現人臉檢測

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

#打印檢測到的人臉信息

print(faces)

print("發現{0}個人臉".format(len(faces)))#繪制矩形，標記人臉

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

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

#顯示檢測結果;

cv.imshow("dect",image)

cv.waitKey()

cv.destroyAllWindows()face.jpg人臉檢測代碼實現人臉檢測代碼實現人臉檢測程序演示總結與思考已完成VS人臉檢測加載haar面部檢測分類器haarcascade_frontalface_default.xml實現人臉檢測加載haarcascad