https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
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2022-06-13 17:48:32
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github下载数据路径：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades (不过下
原创
2023-03-22 20:54:42
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下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 1.找到haarcascade_frontalface_default.xml等文件，点击进去. 2.找到Raw，右键链接(目标)另存为。
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2019-12-13 02:24:00
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人脸识别小程序 #训练数据 trained_face_data=cv2.CascadeClassifier("./opencv-master/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml") #读取图片,视频流 webscan=cv2.V ...
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2021-10-03 14:35:00
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#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/Open-cv/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade = cv2.CascadeClassifie
原创
2022-02-13 13:32:10
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#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import cv2face_cascade = cv2.CascadeClassifier("D:/Open-cv/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")eye_cascade = cv2.CascadeClass...
原创
2021-07-29 09:41:19
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import cv2
import numpy as np
# 初始化摄像头输入设备
capture = cv2.VideoCapture(0)
# 创建 Haar 特征检测器
face_cascade = cv2.CascadeClassifierpy(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
while
原创
2023-06-13 00:52:21
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基于opencv的人脸识别opencv的一个目录：opencv/sources/data/haarcascades 提供了用于人脸检测相关的文件，加载这些文件，就可以方便的实现人脸检测的相关工作。face_cascade = cv2.CascadeClassifier('./haarcascade_frontalface_default.xml')
faces = face_cascade.det
Haar级联分类器可以用来进行人脸检测，在OpenCV源代码中的“data\haarcascades”文件中包含训练好的Haar级联分类器文件，这些文件包括：haarcascade_eye.xml：人眼检测haarcascade_eye——tree_eyeglasses.xml：眼镜检测haarcascade_frontalcatface.xml：猫脸检测haarcascade_frontalfa
Haar级联分类器 正常人的脸一定具备眼睛、鼻子、嘴巴等特征，每个特征都做成一个专门的检测分类器，所有分类器串起来，全部检测通过则判定为人脸。 分类器下载地址： https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades import ...
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2021-02-02 10:00:00
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一、软件安装
#以 anaconda 为容器安装:
conda install opencv 安装完后: /anaconda/share/OpenCV/haarcascades/
目录下，可以看到很多的xml文件，如下图。这些文件保存的就是训练好之后的haar特征，关于人脸检测的haar分类器 二、python-opencv实现人脸检测
用到的包:
im
opencv中具有检测人体各部分的级联分类器，在opencv文件夹里面的sources/data/haarcascades里面。这里要选择的是能够检测人体头像的还有检测眼睛的级联分类器的文件。它们分别是：检测头像haarcascade_frontalface_alt.xml或者haarcascade_frontalface_alt2.xml检测眼睛haarcascade_eye.xml或者haar
前言1.OpenCV官方训练好的人脸和眼睛的级联分类器，3.30的版本都放在opencv\sources\data这个文件夹下，在OpenCV这个文件夹中，主要有 Haar特征 和 LBP特征进行人脸检测，其中“lbpcascades”，“haarcascades”，“hogcascades”，这三个文件夹，分别放表示通过“haar”、“hog”和“lbp”三种不同的特征而训练出的分类器。"haa
人脸检测 定义人脸检测函数detectFaces()，检测图片中所有出现的人脸，并返回人脸的矩形坐标（矩形左上、右下顶点坐标）。使用上面提到的xml文件（haar特征），haarcascades目录下有好几个是关于人脸检测的文件，这里选择haarcascade_frontalface_default.xml，当然也可以使用其他的。另外需要注意的是，必须以灰度图作为haar分类器的输入。def de
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2023-08-07 17:53:25
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参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。 代码编写：Jupyter Notebook。1.人脸检测# 人脸检测：在图像中完成人脸定位的过程；
# 人脸识别：在人脸检测的基础上进一步判断人的身份；
# 1.基于Haar的人脸检测
# 在haarcascades文件夹中包含训练好的Haar级联分类器文件；
# a.haarcascade_eye.xml：人眼检测；
# b.haarca
opencv人脸检测--detectMultiScale函数转载请注明出处：首先上两张图。现在要对上面两张图进行人脸检测。一、Haar特征分类器介绍Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。Haar特征分类器存放目录：OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下，opencv2.4.9版本下的Haar特征分类
1. 前言OpenCV实现人脸检测主要是采用了adaboost分类算法，这种算法是属于机器学习范畴，需要使用海量图片进行训练，得到一个分类文件，然后根据该文件中的参数进行人脸检测。由于训练过程比较复杂，我们在此不再累述，直接使用官方发布的XML文件即可。 OpenCV的Windows版Release包中提供了两类分类文件，位于路径 opencv/build/etc/下，其中haarcascades
文章目录一、概述二、相关概念三、实际操作1.图片检测2.打开摄像头进行人脸检测 一、概述`本文为我学习python环境下用opencv检测人脸的内容总结。二、相关概念##opencv中提供了三种训练好的级联分类器（通过不同特征进一步筛选，最终得出所属的分类）。在相应的haarcascades、hogcascades、lbpcascades文件夹中分别存放着HAAR、HOG、LBP级联分类
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2023-06-26 13:32:22
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做人脸识别的步骤：数据收集和预处理、训练模型、人脸识别三个部分最基本的第一步：认识并理解人脸识别，知道人脸识别需要的函数： 在OpenCV中主要使用了两种特征（即两种方法）进行人脸检测，Haar特征和LBP特征。使用已经训练好的XML格式的分类器进行人脸检测。我的电脑在OpenCV的安装目录下的install文件夹里的etc文件夹（opencv\install\etc\haarcascades ）
