基于opencv自帶的人臉檢測模型，實現簡單的人臉檢測功能，可作為機器學習初學者練手使用。簡單易學，具體的方法及代碼如下。

1、運行結果

輸入原圖

輸出結果

2、工程需要加載的opencv庫如下：

3、用到的人臉檢測器

4、具體實現代碼

#include <opencv.hpp> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <iostream>using namespace cv; using namespace std;#define MULTI_TARGET //控制切換檢測目標數int main() {CascadeClassifier faceDetector;string faceCascadeFilename = "haarcascade_frontalface_default.xml";faceDetector.load(faceCascadeFilename); //加載人臉檢測器if (faceDetector.empty()){cout<<"load faceDetector failed!"<<endl;return -1;}Mat srcImg = imread("..\\srcImg.jpg");if(srcImg.empty()){cout<<"read image failed!"<<endl;return -1;}imshow("srcImg", srcImg);Mat grayImg;cvtColor(srcImg, grayImg, CV_RGB2GRAY); //轉成灰度圖vector<Rect> detectionResults;float searchScaleFactor = 1.1f;int minNeighbors = 3;Size minFeatureSize(25, 25);#ifdef MULTI_TARGETint flags = CASCADE_SCALE_IMAGE; //檢測多個目標 #elseint flags = CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT|CASCADE_DO_ROUGH_SEARCH; //只檢測最大目標 #endiffaceDetector.detectMultiScale(grayImg, detectionResults, searchScaleFactor, minNeighbors, flags, minFeatureSize); //進行人臉檢測Mat dstImg = srcImg.clone();Mat detectionRect;for (int i = 0; i < detectionResults.size(); i++){if (detectionResults[i].height > 0 && detectionResults[i].width > 0){detectionRect = grayImg(detectionResults[i]);rectangle(dstImg, detectionResults[i], CV_RGB(0, 255, 0), 2, 8, 0); //畫檢測框}}imshow("dstImg", dstImg);waitKey(0);return 0; }

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【机器学习】最容易实现的基于OpenCV的人脸检测代码、检测器及检测效果的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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