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虽然互联网上有很多关于 OpenCV 的 Haar Cascade 对象检测模块这方面的技术资料，但这篇文章的重点是通俗易懂地解释这些概念，希望这能帮助初学者以简单的方式理解 Python 的 OpenCV 库。

在本演示中，我们将拍摄一张图片并在其中搜索人脸，我们将使用预先训练好的分类器来执行此搜索，现在让我们开始使用预先训练的模型吧。

对于初学者来说，OpenCV 是一个 Python 库，主要用于各种计算机视觉问题。

在这里，我们使用“ haarcascade_frontalface_default.xml ”作为 opencv github 存储库的模型。小伙伴们可以下载此 xml 文件并将其放置在与 python 文件相同的路径中，并且这里还有许多其他模型（例如：眼睛检测、全身检测、猫脸检测等）。

在开始编写代码之前，让我们先看一下程序的高级流程。

下面描述的整个过程的图[输入、人脸检测过程&输出]

该算法需要两个输入：

1. 输入图像矩阵（我们将读取图像并将其转换为数字矩阵/numpy 数组）

   
   

2. 面部特征（在haarcascade_frontalface_default.xml文件中可用）

OpenCV 的 Haar Cascade 分类器采用滑动窗口方法。在这种方法中，一个窗口（默认大小为 20 x 20 像素）在图像上滑动（逐行）以查找面部特征。每次迭代后，图像都会按特定因子（由参数“ scaleFactor ”确定）按比例缩小（调整大小）。存储每次迭代的输出，并在较小的、调整大小的图像上重复滑动操作。在初始迭代过程中可能会出现误报，本文稍后将对此进行更详细的讨论。这种缩小和窗口化过程一直持续到图像对于滑动窗口来说太小为止，scaleFactor 的值越小，精度越高。

我们的输出图像将在每个检测到的人脸周围包含一个矩形。

代码和解释：

让我们从 python 代码开始。本实验需要以下 Python 包：

pip install numpypip install opencv-python

让我们将 python 文件命名为“face_detector.py”，并将其放置在与从上面共享的 github 链接下载的 xml 文件相同的路径中。

# File Name: face_detector.py# Import the OpenCV libraryimport cv2

现在让我们看看承诺的 10 行！

我们准备了 2 个输入 [input image&face features xml]，如上一节的流程图所示。

我们使用下面这张美丽的照片作为我的输入图像 。

我们首先加载我们的 xml 分类器和输入图像文件。由于输入文件非常大，我们需要调整大小，尺寸与原始分辨率相似，以免它们出现拉伸。然后，我们将图像转换为灰度图像，因为灰度图像被认为可以提高算法的效率。

face_cascade = cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_default.xml") image = cv2.imread("kids.jpg") image = cv2.resize(image, (800,533)) gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

读取的图像存储为多维 numpy 数组，如下所示。

print(type(gray_image))'numpy.ndarray'>

在下一步中，我们将灰度图像作为输入传递给 detectMultiScale 方法，该方法将为我们执行检测。它采用以下参数：

scaleFactor ：此参数指定图像缩小的因子，例如：如果此值为 1.05，则图像缩小 5%；如果此值为 1.10，则图像按比例缩小 10%。1.10 的 scaleFactor 比 1.05 的 scaleFactor 需要更少的计算。

minNeighbors ：它是一个阈值，指定每个矩形应该有多少个相邻矩形才能将其标记为真阳性。换句话说，让我们假设每次迭代都标记某些矩形（即将图像的一部分分类为人脸）。现在，如果后续的迭代也将相同的区域标记为正，则该矩形区域成为真正的可能性就会增加。如果某个区域在一次迭代中被识别为人脸，但在任何其他迭代中都没有，则将它们标记为误报。换句话说，minNeighbors 是一个区域必须被确定为人脸的最小次数。

让我们进行一个实验来更好地理解它。我们将使用不同的 minNeighbors 参数值运行我们的代码。

对于minNeighbors = 0，所有的矩形都被检测为人脸。对于某些矩形，有很多重叠的矩形，这表明在多次迭代中这些矩形已被检测为正。我们设置阈值以提高算法的准确性。

minNeighbors = 0

当 minNeighbors = 2 时，大部分重叠矩形不再存在。但是，我们仍然有一些误报。

minNeighbors = 2

如果我们将此阈值增加到 4 或 5，我们可以看到不再有误报，让我们将此值设置为 5 并继续进行。

faces=face_cascade.detectMultiScale(gray_image,scaleFactor=1.10,minNeighbors=5)

detectMultiScale方法返回一个numpy数组，其中包含面所在矩形的尺寸和位置。

x , y — 矩形左上角的位置 ；w , h — 矩形的宽度和高度

我们现在用绿色 ( 0 , 255 , 0 )（ BGR 颜色代码）绘制这些尺寸的矩形，边框厚度为 1。

窗口等待 2 秒（2000 毫秒）并自动关闭。

for x,y,w,h in faces:    image=cv2.rectangle(image, (x,y), (x+w, y+h), (0, 255, 0),1)    cv2.imshow("Face Detector", image)    k=cv2.waitKey(2000)cv2.destroyAllWindows()

或者，我们也可以通过添加下面的行来保存图像。

cv2.imwrite("kids_face_detected.jpeg", image)

我们的输出图像现在包含每个检测到的人脸周围的绿色矩形。

minNeighbors = 5

希望这篇文章能让我们对如何在 Python 中使用 OpenCV 进行人脸检测有一个基本的了解，我们也可以扩展此代码以跟踪视频中的人脸。

Github代码连接：

https://github.com/arindomjit/Face_Detector

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