在上面的**中，我們人臉檢測使用的是cv2…cascadeclassifier()函式，它可以檢測中所有的人臉。在該函式中，各引數和返回值的含義為：
①image：待檢測影象，通常為灰度影象。
②scalefactor：表示前後兩次的掃瞄中，搜尋視窗的縮放比例。
③minneighbors：表示構成檢測目標的相鄰矩形的最小個數，一般預設為3，如果把這個值設定更大，那麼有可能會檢測不到人臉。
④minsize：目標的最小尺寸，小於這個尺寸的目標會被忽略。
⑤maxsize：目標的最大尺寸，大於這個尺寸的目標會被忽略。
import cv2 as cv
#image = cv.imread("d:/by2.png")
capture = cv.videocapture("d:/renlian.mp4")
detector = cv.cascadeclassifier(cv.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_alt.xml")
while true:
ret,image = capture.read()
if ret is true:
cv.imshow("input",image)
faces = detector.detectmultiscale(image,scalefactor=1.10,minneighbors=5,
minsize=(30,30),maxsize=(200,200))#載入人臉檢測器
for x,y,width,heigh in faces:
cv.rectangle(image,(x,y),(x+width,y+heigh),(0,0,255),2,cv.line_8,0)
cv.imshow("faces",image)
c = cv.waitkey(20)
if c == 27:
break
else:
break
cv.waitkey()
cv.destroyallwindows()
vs13 opencv3 0 人臉檢測
背景 使用opencv3.0進行人臉識別的第一步 完 臉的檢測 環境 vs2013,opencv3.0 alpha版 由 source samples cpp facedetect.cpp下更改而來 include opencv2 objdetect.hpp include opencv2 imgc...
人臉方向學習（二） 人臉質量評價 質量判斷總結
質量判斷指標，可通過人臉檢測介面，基於以下欄位和對應閾值，進行質量檢測的判斷，以保證人臉質量符合後續業務操作要求。可採用分類演算法進行初步判斷人臉區域遮擋範圍，篩選資料和分類界限劃定較為麻煩。occlusion 0 1 0為無遮擋，1是完全遮擋，含有多個具體子欄位，表示臉部多個部位，通常用作判斷頭髮...
基於qt和opencv3人臉檢測
第一步 opencv裡面人臉檢測的方法 在opencv中，人臉檢測用的是harr或lbp特徵，分類演算法用的是adaboost演算法。這種演算法需要提前訓練大量的，非常耗時，因此opencv已經訓練好了，把訓練結果存放在一些xml檔案裡面。上圖中資料夾的名字 haarcascades hogcasc...