1，下载“haarcascade_frontalface_default.xml”,这个xml文件是opencv在github共享出来普适的人脸特征分类器文件，还有很多用于其他检测特征（如微笑检测，上半身检测

如果检测到面部，它会返回面部所在的矩形区域Rect（x,y,w,h）importnumpyasnpimportcv2#加载需要的xml分类器face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade

--coding:utf-8--importcv2importnumpyasnp加载人脸检测级联文件face_cascade=cv2.CascadeClassifier(‘cascade_files/haarcascade_frontalface_alt.xml

在使用opencv自带的分类器haarcascade_frontalface_alt.xml进行人脸识别的基础认识后，决定自己训练一个分类器看一下效果。

importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)face_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml

github：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades链接：https://pan.baidu.com/s/1WyutDqTstVmrhkvE3i5EYw提取码：d5f1

人脸识别分类器路径tool_url=r'C:\Users\86188\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml

importcv2#加载人脸模型库face_model=cv2.CascadeClassifier('E:/SOFT/python/opencv/opencv/build/etc/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml

/haarcascade_frontalface_alt2.xml')#v=cv2.VideoCapture('.

在python环境下实现人脸检测有多种方式，最简单易用的是使用opencv或者dlib，两者都提供了经典方法和深度学习方法进行人脸检测：opencvhaarcascade检测：haarcascade_frontalface_alt.xmlopencvdnn

**cuda10.1+opencv4.4.0-pre多人脸检测(GPU版本)说明：代码中使用的模型文件：haarcascade_frontalface_alt.xml，可以使用opencv的github

我们使用标准的OpenCVHaar检测器（haarcascade_eye.xml）来寻找眼睛。有时，首先运行面部检测器然后检测面部区域内的眼睛是有意义的。为了简单起见，我们直接在图像上运行眼睛检测器。

今天学习了opencv进行人脸识别发现里面有一个haarcascade_frontalface_default.xml这个东西就去找了找，发现csdn都是需要c币。

includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;StringHarrFile="D:\\OpenCV\\OpencvNewBuild\\install\\etc\\haarcascades\\haarcascade_frontalcatface_extended.xml

CascadeClassifier*haarcascade_frontalface_alt=newCascadeClassifier(".

今天把opencv自带的几个frontface检测器做了一个效果比较frontface检测器如下：haarcascade_frontalface_alt.xmlhaarcascade_frontalface_alt_tree.xmlhaarcascade_frontalface_alt2

include#include#includeusingnamespacecv;//人脸检测的类CascadeClassifierfaceCascade;intmain(){faceCascade.load("haarcascade_frontalface_alt2

前几天用Java做了一个人脸识别项目，当时的我还不了解OpenCV是什么，然后突击学习了opencv大概的了解了它的内容，就开始项目的编写了，opencvmat了解一下opencv的概念定义识别规则haarcascade_frontalface_alt.xml

python之人脸检测初探人脸检测的种类人脸检测在生活中的应用人脸检测与人脸识别如何使用OpenCV进行人脸检测关于HaarCascade级联分类器的使用方法人脸检测的效果演示人脸检测-V1人脸检测-V2

Java-OpenCV人脸检测，基于haarCascade依赖：Eclipse-win32，JRE1.8-x86（为了对应OpenCV版本，1.7版本过低），OpenCV-342-java-x86模型：

相关文件代码实现（1）检测人脸（2）采集头像（3）训练模型（4）人脸识别工具准备1、安装Opencv，并添加到环境变量中F:\Qt\opencv64\x64\mingw\bin2、将Opencv下的人脸检测分类器（haarcascade_frontalface_alt2

bin/python3#coding=utf8fromcv2importcv2importthreadingimporttime#faceCascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.x

FaceRecognitionwithPython》代码：importcv2importsys#GetusersuppliedvaluesimagePath='test.png'#sys.argv[1]cascPath="haarcascade_frontalface_default.xml

做个opencv人脸识别的小伙伴们可能会遇到这样的一个问题，如何下载haarcascade_frontalface_default.xml和haarcascade_frontalface_alt2.xml

pipinstallopencv-python安装完成后：需要到OpenCV官方GitHub下载人脸检测的分类器：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascade

比较Opencv自带的frontface检测器CascadeClassifier*haarcascade_frontalface_alt=newCascadeClassifier(".

文章目录问题描述解决方案戴圣诞帽参考文献本文代码及图片下载地址问题描述1.jpg2.jpg解决方案使用OpenCV的级联分类器CascadeClassifier加载人脸识别预训练模型haarcascade_frontalface_default.xml

使用opencv库中的haarcascade_frontalface_default.xml进行人脸检测。1、使用高斯噪声进行模糊处理。2、使用高斯滤波函数，在相应的位置处进行模糊处理。

使用opencv库中的haarcascade_frontalface_default.xml进行人脸检测，在相应的位置处调用函数加上方框框或圆框框。并能把视频保存下来。

numpyfromskimageimportio#使用Haar级联分类做人脸检测face_cascade=cv2.CascadeClassifier(r"D:\anaconda\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface

我这里用的是haarcascade_frontalface_default.xml。GitHub上的地址为https://github.com/o

代码实现importcv2face_engine=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml

#导入openCV库importcv2#加载特征分类器openCV自带face_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml

/data/haarcascades/haarcascade_frontalf

检测代码importcv2importsysimagePath="timg.jpg"#包含人脸的图像文件cascPath="haarcascade_frontalface_default.xml"#参数配置文件

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;Stringeyes_cascade_name="haarcascade_eye_tree_eye

importcv2img=cv2.imread('image1.jpg',1)face_engine=cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades+'haarcascade_frontalface_default.xml

importnumpyasnpimportcv2face_patterns=cv2.CascadeClassifier('D:\python36\Lib\site-packages\cv2\data\haarcascade_frontalface_default.xml

pipinstallopencv-pythonpillow的安装，输入：pipinstallpillowcontrib的安装pipinstallopencv-contrib-python建立一个文件夹，保存一些东西需要保存haarcascade_frontal

fdefvideo_face_detection():face_detector=cv.CascadeClassifier("D:/WorkTool/ins_Anaconda/Lib/site-packages/cv2/data""/haarcascade_frontalface_alt2

mcs_eyepair_big和mcs_eyepair_small是检测眼镜使用的，但是不准确righteye_2split检测不是很准mcs_righteye检测比较好一、检测区域可用来检测睁开或闭着的眼睛：haarcascade_mcs_lefteye.xmlhaarcascade_lefteye

pipinstallopencv-pythonpipinstallopencv-contrib-python到cv2文件夹下取出三个文件，复制到工作区：haarcascade_frontalcatface.xmlhaarcascade_frontalcatface_extended.xmlhaarcascade_frontalfa

cv.COLOR_BGR2GRAY)face_detector=cv.CascadeClassifier("D:/Python/Python38/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_fr

importcv2importnumpyasnpface_cascade=cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')eye_c

使用openCV3.Ximportnumpyasnpimportcv2ascvface_cascade=cv.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml

1、下载模型文件：XML模型库：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades1).找到haarcascade_frontalface_default.xml

'v')#人脸特征分类器face_cascade=cv2.CascadeClassifier('C:/ProgramData/Anaconda3/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalfac

具体问题描述如下：1、基于Hololens的拍照程序，添加脸部检测算法脸部检测算法为xml格式，有“/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt2.xml”标准预训练好的模型

importcv2#加载opencv自带的人脸分类器#faceCascade=cv2.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt2.xml")#faceCascade.load

importnumpyasnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture(0)face_cascade=cv2.CascadeClassifier("data/haarcascade_frontalface_default.xml