今天用detectMultiScale去检测人脸识别，总是报错最终发现错误的
原创
2022-08-16 16:43:05
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前言 简单的人脸检测程序可以直接基于opencv的函数库进行实现，本文介绍一下detectMultiScale函数。 函数简介 opencv2人脸检测使用的是detectMultiScale函数，可以检测出图片中的所有人脸，并将vector类型保存各个人脸的位置和大小，用矩形Rect类表示，该函数由
原创
2022-07-21 08:21:05
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，<?xml version="1.0"?><opencv_storage><cascade> <stageType...
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2021-07-14 16:25:27
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此函数用已经训练好的分类器（xml文件）来检测人脸人眼等。 【参数说明】 1.image——待检测图片，一般为灰度图像加快检测速度； 2.objects——被检测物体的矩形框向量组； 3.scaleFactor——每次图像尺寸减小的比例，默认为1.1，即每次缩小10% 4.minNeighbors—
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2020-02-18 18:45:00
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准备工作本例是一个汽车外形的识别程序。源码下载：https://download.csdn.net/download/tanmx219/10623808xml分类器及检测原理训练得到的xml分类器文件内容如下所示，
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2022-03-04 10:42:30
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前言 使用FDDB数据库评估人脸检测的效果时，需要计算人脸区域的得分，具体问题请参考FDDB-FAQ。 实现过程 根据here和here的描述，可以使用cascade.detectMultiScale函数中的参数来表示，但是也有问题。一种是前者，得到的候选区域过多，基本不能使用；一种是后者，通过更改
原创
2022-07-21 08:21:23
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2、将scale_factor的值从1.1更改为1.2;（它提高了2倍的性能），如果还是很慢可以改5试试。1、增加最少的人脸的尺寸大小，从
原创
2024-10-25 12:23:56
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最近看haar训练自己的模型时，当我已经得到了对应的.html文件，正要兴奋的去测试一下效果时，突然报错，具体报错如下： 网上大多数所说都是说在我们使用CascadeClassifier方法时，后面要采用绝对路径，不要采用相对路径。如这篇文章所述。但是呢，看看这篇文章的评论区，有很多人通过修改成绝对路径成功了，但是也有些人在评论区苦苦哀求，因为这样的操作无效。 我也深受其害，那到底是怎
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2023-03-25 14:26:31
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解决OpenCV问题：OpenCV Error: Assertion failed (!empty()) in cv::CascadeClassifier::detectMultiScale,目录解决问题解决思路解决方法解决问题OpenCV Error: Assertion failed (!empty()) in cv::CascadeClassifier::...
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2022-04-22 15:01:42
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解决OpenCV问题：OpenCV Error: Assertion failed (!empty()) in cv::CascadeClassifier::detectMultiScale,目录解决问题解决思路解决方法解决问题OpenCV Error: Assertion failed (!empty()) in cv::CascadeClassifier::...
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2021-06-15 20:53:13
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CV：利用cv2+自定义load_detection_model(加载人脸识别xml文件及detectMultiSc
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2022-04-22 15:28:06
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OpenCV使用级联分类器做人脸识别的时候，调用了void CascadeClassifier::detectMultiScale方法，采用的滑窗机制，这里列出该函数的源码实现过程。代码读起来不复杂，但是很有趣^_^。void CascadeClassifier::detectMultiScale( const Mat& image, vector<Rect>& obj
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2024-07-23 12:57:05
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目录人脸检测函数检测图像中的N个人脸人脸检测函数在OpenCV中，人脸检测使用的函数是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()，它可以检测图像中所有的人脸。其完整定义如下：def detectMultiScale(self, image, scaleFactor=None, minNeighbors=None, flags=None, minSize=None, maxSize=None):image：待检测的图像，通常为灰度图像scaleFactor：表
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2021-07-05 11:22:07
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目录人脸检测函数检测图像中的N个人脸人脸检测函数在OpenCV中，人脸检测使用的函数是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()，它可以检测图像中所有的人脸。其完整定义如下：def detectMultiScale(self, image, scaleFactor=None, minNeighbors=None, flags=None, minSize=None, maxSize=None):image：待检测的图像，通常为灰度图像scaleFactor：表
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2022-02-09 17:19:12
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API说明： 1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像
2 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形
在本期中，我将利用OpenCV实现一个简单的人脸识别，其中我们用到的权重文件，大家自行下载效果：我们本期主要用的是cv2.detectMultiScale()这个函数，cv2.detectMultiScale是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器。Haar特征Haar特征是一种反映图像的灰度变化，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种
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2024-06-23 06:03:31
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API说明：1 cv::CascadeClassifier::detectMultiScale(InputArray image,//输入灰度图像2 CV_OUT std::vector<Rect>& objects,//返回目标的外接矩形 3
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2018-10-27 16:20:00
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函数作用：进行多尺度目标检测函数接口 void HOGDescriptor::detectMultiScale(
const Mat& img, vector<Rect>& foundLocations, vector<double>& foundWeights,
double hitThreshol
在OpenCV中，人脸检测使用的是cv2.CascadeClassifier.detectMultiScale()函数，它可以检测出图片中所有的人脸。该函数由分类器对象
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2024-03-05 15:03:44
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1、概述 案例：使用OpenCV的Haar特征数据检测人脸。 相关API介绍 1.使用CascadeClassifier类 2.使用其load方法加载特征文件 3.使用其detectMultiScale方法在多尺度空间进行检测，其中该参数解释如下：/** @brief Detects objects of different sizes in the input image.
