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基于Haar特征的人脸检测案例描述01任务案例目标02任务案例分析03任务案例实施04任务1案例描述1案例描述本案例将学习如何使用OpenCV自带的Haar特征检测器来实现检测人脸，Haar-like特征检测器只遍历一次图像就可以求出图像中所有区域像素和，大大的提高了图像特征值计算的效率。2案例目标案例目标温习Haar特征检测的基础知识和操作流程；调用OpenCV中的Haar特征检测器；使用Haar特征检测器对图片进行人脸检测。23案例分析案例分析3OpenCV的基础使用在第一单元已经学习过了，其实，OpenCV还可以实现更多功能，比如，人脸检测。在OpenCV的库文件中会包含一个文件夹haarcascades，里面有许多xml文件，这些文件可用于检测静止图像，视频和摄像头所得到图像中的人脸，笑容，眼睛等。OpenCV中的库文件目录如图所示：4案例实施4案例实施使用自带的检测器需要通过CascadeClassifier()方法来导入，由于该任务是检测人脸，所以导入haarcascade_frontalface_default.xml默认的正脸检测器即可。classifier=cv2.CascadeClassifier("data/opencv_xml/haarcascade_frontalface_default.xml")通常Haar特征反映的是图像的灰度变化情况，所以先将图片转化为灰度图。接着传给detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,minSize)，返回的是包含人脸坐标的列表，其中image表示的是要检测的输入图像，scaleFactor表示每次图像尺寸减小的比例，minNeighbors表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大小都可以检测到人脸)，minSize为目标的最小尺寸。faceRects=classifier.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=

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