【python】15行代码实现猫脸检测（opencv）
文章目录
- 1. 项目简介
- 2. 项目地址
- 3. 依赖模块
- 4. 完整代码
- 5. 必要组件
- 5.1. haar级联特征分类器（精度高）
- 5.2. lbp级联特征分类器（速度快）
- 6. 成果展示
- 6.1. 测试样例1
- 6.2. 测试样例2
- 6.3. 测试样例3
- 7. 对比分析
- 8. 引用参考
- 9. 相关推荐
1. 项目简介
利用opecv的python库及训练好的级联分类器实现猫脸检测。
2. 项目地址
https://github.com/XavierJiezou/opecv-face-detect
3. 依赖模块
pip install opencv-python
4. 完整代码
import cv2def face_detect(file_name, cascade_name):img = cv2.imread(file_name) # 读取图片img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 图片灰度化img_gray = cv2.equalizeHist(img_gray) # 直方图均衡化face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_name) # 加载级联分类器faces = face_cascade.detectMultiScale(img_gray) # 多尺度检测for (x, y, w, h) in faces: # 遍历所有检测到的猫脸img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 255), 5) # 绘制矩形框cv2.imshow('Face detection', img) # 检测效果预览cv2.waitKey(0) # 保持窗口显示if __name__ == "__main__":face_detect('test.jpg', 'haarcascade_frontalcatface.xml')
5. 必要组件
opencv官方提供了3个已经训练好的猫脸级联分类文件：
5.1. haar级联特征分类器（精度高）
haarcascade_frontalcatface.xml：点击下载haarcascade_frontalcatface_extended.xml：点击下载
5.2. lbp级联特征分类器（速度快）
lbpcascade_frontalcatface.xml：点击下载
frontalface对正脸检测效果好。一般来说，haar特征检测精度更高，而lbp特征检测用时更短。
6. 成果展示
6.1. 测试样例1
- haar
- lbp
6.2. 测试样例2
- haar
- lbp（没检测到/(ㄒoㄒ)/~~）
6.3. 测试样例3
- haar
- lbp（没检测到(；′⌒`)）
7. 对比分析
从测试结果来看，haar级联特征的猫脸检测的精度还可以，但lbp就不行，有的图片根本检测不到猫。
8. 引用参考
https://docs.opencv.org/master/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html
https://docs.opencv.org/master/d2/d99/tutorial_js_face_detection.html
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