OpenCv小白入門 人臉檢測

怎麼說，在我剛剛開始學習opencv的時候，瘋狂的被安利學習opencv(中文版)和數字影象處理不可否認，這些書確實是挺不錯的，我也確實想把他們都細細的啃完；but，一考慮自己這個記憶力，怕是看完就忘記完了哦，再結合某人士說的，我們是站在巨人的肩膀上的，我們應該從作中學，沒有實際的操作，一切都是扯淡！

然後，根據自己的興趣，開始學習人臉檢測

* 區別"人臉檢測"和"人臉識別"：

人臉檢測和人臉識別的區別

* **的具體實現過程：

第一段**

處理

bool cv::cascadeclassifier::load(const string & filename)

cvtcolor(src_img, gray_img, color_bgr2gray);

equalizehist(gray_img, gray_img);

face_cascade.detectmultiscale(gray_img, faces, 1.1, 2, 0 | cascade_scale_image, size(30, 30));

eyes_cascade.detectmultiscale(faceroi, eyes, 1.1, 2, 0 | cascade_scale_image, size(50, 50));

//-- detect faces

face_cascade.detectmultiscale(gray_img, faces, 1.1, 2, 0 | cascade_scale_image, size(30, 30));
for (size_t i = 0; i < faces.size(); i++)
{point center(faces[i].x + faces[i].width / 2, faces[i].y + faces[i].height / 2);
ellipse(gray_img, center, size(faces[i].width / 2, faces[i].height / 2), 0, 0, 360, scalar(255, 0, 255), 4, 8, 0);
mat faceroi = gray_img(faces[i]);
cout << "i:  " << i<< endl;
std::vectoreyes;
//-- in each face, detect eyes
eyes_cascade.detectmultiscale(faceroi, eyes, 1.1, 2, 0 | cascade_scale_image, size(50, 50));
for (size_t j = 0; j < eyes.size(); j++)
{point eye_center(faces[i].x + eyes[j].x + eyes[j].width / 2, faces[i].y + eyes[j].y + eyes[j].height / 2);
int radius = cvround((eyes[j].width + eyes[j].height)*0.25);        //獲取半徑、cvround將浮點數四捨五入到最接近的整數。
效果圖github

OpenCV人臉檢測

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