OpenCV15：Haar特征分类器做人脸识别

 Haar特征用于人脸识别，总的来讲如果有训练好的模型可用以下五步实现

1、load Haar特征的 xml文件

2、load 人脸图片

3、计算Haar特征，但OpenCV已封装好了，我们只需要灰度处理即可，因为所有Haar特征都是基于灰度图片

4、检测图片中的人脸及眼睛，我们有两个xml文件，一个描述人脸，另一个描述眼睛

5、将脸与眼睛标注

代码如下所示：

import cv2
import numpy as np

face_xml = cv2.CascadeClassifier('OpenCV\\haarcascade_frontalface_default.xml')    # 载入描述人脸的分类器
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('OpenCV\\haarcascade_eye.xml')    # 载入描述眼睛的Haar特征分类器

# 2、 load 图片
img = cv2.imread('OpenCV\\face.jpg')

# 3、gray
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 4、detect 参数一：灰度图片参数二：缩放系数参数三：人脸最小像素范围
faces = face_xml.detectMultiScale(gray,1.3,5)
print('face=',len(faces))

# 5、框住人脸
for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_face = gray[y:y+h,x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
    # 框住眼睛
    eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
    print('eye=',len(eyes))
    for (e_x,e_y,e_w,e_h) in eyes:
        cv2.rectangle(roi_color,(e_x,e_y),(e_x + e_w,e_y + e_h),(0,255,0),2)

cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

 

来源：https://blog.csdn.net/qq_35069382/article/details/98969044