OpenCV支持的目標(biāo)檢測的方法： 利用樣本的Haar特征進(jìn)行的分類器訓(xùn)練，得到的級聯(lián)boosted分類器（Cascade Classification）

1.加載級聯(lián)分類器

CascadeClassifier cascade; cascade.load("haarcascade_frontalface_alt2.xml");

2.打開視頻

VideoCapture capture(0); if (!capture.isOpened()){return -1;}

3.對每一幀圖像進(jìn)行檢測并標(biāo)出人臉

while (true){Mat Image, grayImage;capture >> Image; //讀取當(dāng)前幀//縮小圖片加快檢測速度Mat smallImg(cvRound(Image.rows / 2.0), cvRound(Image.cols / 2.0), CV_8UC1);//處理圖像 grayImage.create(Image.size(), Image.type());cvtColor(Image, grayImage, CV_BGR2GRAY);resize(grayImage, smallImg, smallImg.size(), 0, 0, INTER_LINEAR);equalizeHist(smallImg, smallImg);vector<Rect> rect;cascade.detectMultiScale(smallImg, rect);for (int i = 0; i < rect.size(); i++){Point center; //圓心int radius; //圓的半徑//由于smallImg是Image的1/2，檢測smallImg在Image上繪制圓，要將圓的各類信息擴(kuò)大一倍 center.x = cvRound((rect[i].x + rect[i].width * 0.5)) * 2;center.y = cvRound((rect[i].y + rect[i].height * 0.5)) * 2;radius = cvRound((rect[i].width + rect[i].height) * 0.25) * 2;circle(Image, center, radius, CV_RGB(255, 0, 0), 2); //繪制圓形 }imshow("人臉識別", Image);if (waitKey(30) >= 0)break;}

?4. 頭文件

#include<opencv2/objdetect/objdetect.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>

?

OK,就是這樣

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/farewell-farewell/p/5999589.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV——人脸检测的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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