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1.人脸检测#xff0c;分别用Haar 和 dlib 目标#xff1a;确定图片中人脸的位置#xff0c;并画出矩形框
Haar Cascade 哈尔级联
核心原理 #xff08;1#xff09;使用Haar-like特征做检测 #xff08;2#xff09;Integral Image : 积分图加速特征计算 …本章内容
1.人脸检测分别用Haar 和 dlib 目标确定图片中人脸的位置并画出矩形框
Haar Cascade 哈尔级联
核心原理 1使用Haar-like特征做检测 2Integral Image : 积分图加速特征计算 3AdaBoost : 选择关键特征进行人脸和非人脸分类 4Cascade : 级联弱分类器成为强分类器 论文Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features OpenCV 源码https://github.com/opencv/opencv 参考博文https://www.cnblogs.com/zyly/p/9410563.html
1使用Haar-like特征做检测 注意特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和 3. Haar cascade 它提供了四个级联分类器针对人脸的正面他只能解决正脸检测的问题后续课程能够解决侧脸和偏转角脸的检测 1haarcascade_frontalface_alt.xml (FA1): 22 stages and 20 x 20 haar features
2haarcascade_frontalface_alt2.xml (FA2): 20 stages and 20 x 20 haar features
3haarcascade_frontalface_alt_tree.xml (FAT): 47 stages and 20 x 20 haar features
4haarcascade_frontalface_default.xml (FD): 25 stages and 24 x 24 haar features
2.关键点检测
git 仓库:https://github.com/justinge/opencv_tutorial
