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[python] 超详细 解释 之OpenCV Haar级联检测器举行 面部检测

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查看183 | 回复30 | 2021-9-13 11:17:38 | 显示全部楼层 |阅读模式
目次

这篇博客将先容 怎样 使用 预训练 好的OpenCV Haar级联人脸、眼睛、嘴部检测器,并将它们应用于图片及及时 视频流的检测。

人脸检测结果 是最稳固 和精确 的。不幸的是,在很多 环境 下,眼睛检测和嘴巴检测结果 是不可用的——对于面部特性 /部分提取,剧烈 建议使用 python,dlib,OpenCV提取眼睛,鼻子,嘴唇及下颌,dlib的检测要比眼睛Haar级联,嘴巴Haar级联本身更稳固 ,以致 更快。

Haar级联算法是OpenCV最盛行 的目的 检测算法,紧张 长处 是速率 太快了,只管 很多 算法(如HOG+线性SVM、SSDs、更快的R-CNN、YOLO等等)比Haar级联算法更精确 。但假如 必要 纯粹的速率 ,就是无法打败OpenCV的Haar cascades。

Haar Cascades尤其是在资源受限的装备 中工作时,当无法使用 更昂贵的计算对象检测器时,结果 明显 。Haar级联的缺点是容易 出现假阳性检测,应用于推理/检测时必要 举行 参数调整。

1. 结果 图

Haar级联检测的结果 如下:

可以看到图中有固定大小的面在移动,就可以“训练 ”分类器来辨认 图像的给定地区 是否包含人脸。

在这里插入图片形貌

面部、眼睛、嘴部检测结果 图如下:

在这里插入图片形貌

偶然 候会有假阳性结果 ,如下图:
可以看到检测并不是最精确 的,脸部是精确 的,但嘴和眼睛级联发生好几个假阳性。当眨眼时,有两种环境 发生:(1)眼睛地区 不再被检测到,或者(2)它被错误地标记为嘴巴,在很多 帧中每每 有多个嘴巴检测结果 。

在这里插入图片形貌

2. 原理

2.1 Haar级联是什么?

Haar级联检测5个特性 :边缘特性 、线特性 、四角-矩形的特性 ,计算特性 必要 从黑色地区 下的像素总和中减去白色地区 下的像素总和。风趣 的是,这些特性 在人脸检测中具有实际 的紧张 性:

  • 眼睛地区 每每 比面颊 地区 暗。
  • 鼻子地区 比眼睛地区 亮。

给定这五个矩形地区 及其相应的和差,就可以形成可以或许 对人脸的各个部分举行 分类的特性 。

Haar级联的一些好处是,由于使用 了积分图像(也称为求和面积表),它们在计算类似 Haar的特性 时非常快。通过使用 AdaBoost算法,它们对特性 选择也非常有效 。最紧张 的是,它们可以检测图像中的人脸,而不思量 人脸的位置或比例。

2.2 Haar级联的题目 与范围 性

Haar级联检测器的题目 与范围 紧张 有3点:

  1. 必要 最有效 的正面图像的脸;
  2. 容易 出现误报——Viola-Jones算法可以在没有人脸的环境 下轻松报告图像中的人脸;
  3. 调优OpenCV检测参数会非常乏味。偶然 可以检测出图像中的全部 人脸,偶然 会(1)图像的地区 被错误地分类为面部;(2)面部被完全遗漏时。

2.3 Haar级联预训练 的模子

OpenCV库维护一个预先训练 好的Haar级联库。包括:

  • haarcascade_frontalface_default.xml:检测面部
  • haarcascade_eye.xml:检测左眼和右眼
  • haarcascade_smile.xml:检测面部是否存在嘴部
  • haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml:检测是否带墨镜

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avatar 老跃1 | 2021-9-22 17:16:13 | 显示全部楼层
admin楼主今年多大了?
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avatar 我好人二三搅 | 2021-10-2 07:08:09 | 显示全部楼层
admin楼主会死的很有节奏的!
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avatar 尹恩沛 | 2021-10-3 01:12:51 | 显示全部楼层
收藏了,以后可能会用到!
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avatar 顺势而为47 | 2021-10-11 17:17:47 | 显示全部楼层
admin楼主的头像能辟邪啊!
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avatar 阿豆学长长ov | 2021-10-13 08:31:11 | 显示全部楼层
收藏了,改天让朋友看看!
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avatar 杨小公子君莫邪 | 2021-10-14 14:09:03 | 显示全部楼层
看帖不回帖的人就是耍流氓,我回复了!
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avatar 狒狒V | 2021-10-15 09:37:29 | 显示全部楼层
顶一个!
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avatar 123457281 | 2021-10-16 17:11:15 | 显示全部楼层
我只是来赚积分的!
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avatar 单丁鹤纷 | 2021-10-16 18:35:14 | 显示全部楼层
顶顶更健康!
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