《基于樹莓派的智能設(shè)備開》課件-人臉檢測(cè)

無錫職業(yè)技術(shù)學(xué)院內(nèi)部資料基于樹莓派的智能設(shè)備開發(fā)人臉檢測(cè)

CONTENTSPAGE目錄頁1介紹算法與思路編程與實(shí)現(xiàn)24目錄實(shí)驗(yàn)組件3模塊一

介紹TRANSITIONPAGE過渡頁人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)，也是計(jì)算機(jī)視覺重點(diǎn)發(fā)展的技術(shù)。人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的前提，是在一幅畫面中找出人臉的位置。檢測(cè)人臉的算法比較復(fù)雜，但OpenCV已經(jīng)將這些算法封裝好，今天我們使用OpenCV自帶的功能進(jìn)行人臉檢測(cè)。模塊一介紹最常見的人臉檢測(cè)方式是使用Haar級(jí)聯(lián)分類器，OpenCV提供了一些已經(jīng)訓(xùn)練好的級(jí)聯(lián)分類器，我們可以從其網(wǎng)站上進(jìn)行下載，或者從github上下載，網(wǎng)址如下：/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades模塊一介紹*模塊二

算法與思路TRANSITIONPAGE過渡頁OpenCV實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)需要進(jìn)行兩步操作：加載級(jí)聯(lián)分類器和使用分類器識(shí)別圖像。這兩步操作OpenCV都提供了相應(yīng)的方法。首先是加載級(jí)聯(lián)分類器，OpenCV通過CascadeClassifier()方法創(chuàng)建了分類器對(duì)象，其語法如下：<object>=cv2.CascadeClassifier(filename)參數(shù)：filename：級(jí)聯(lián)分類器的XML文件名返回值：分類器對(duì)象模塊二算法與思路然后使用已經(jīng)創(chuàng)建好的分類器對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，這個(gè)過程需要調(diào)用分類器對(duì)象的detectMultiScale()方法，其語法如下：objects=cascade.detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize)對(duì)象說明：cascade：已有的分類器對(duì)象。參數(shù)說明：image：待分析的圖像

scaleFactor：可選參數(shù)，掃描圖像時(shí)的縮放比例。minNeighbors：可選參數(shù)，每個(gè)候選區(qū)域至少保留多少個(gè)檢測(cè)結(jié)果才可以判定為人臉。該值越大，分析的誤差越小。flags：可選參數(shù)，舊版本OpenCV的參數(shù)，建議使用默認(rèn)值。minSize：可選參數(shù)，最小的目標(biāo)尺寸。maxSize：可選參數(shù)，最大的目標(biāo)尺寸。模塊二算法與思路然后使用已經(jīng)創(chuàng)建好的分類器對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別，這個(gè)過程需要調(diào)用分類器對(duì)象的detectMultiScale()方法，其語法如下：objects=cascade.detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize)返回值說明：objects：捕捉到的目標(biāo)區(qū)域數(shù)組，數(shù)組中每一個(gè)元素都是一個(gè)目標(biāo)區(qū)域，每一個(gè)目標(biāo)區(qū)域都包含4個(gè)值，格式為：[左上角點(diǎn)橫坐標(biāo)

左上角點(diǎn)縱坐標(biāo)

區(qū)域?qū)?/p>

區(qū)域高]接下來，我們?cè)诜祷刂祇bjects中遍歷，在檢測(cè)出人臉處繪制方框，標(biāo)識(shí)出人臉。模塊二算法與思路*模塊三

實(shí)驗(yàn)組件TRANSITIONPAGE過渡頁本次實(shí)驗(yàn)需使用的組件如下：實(shí)驗(yàn)設(shè)備名稱數(shù)量樹莓派主板1個(gè)電源適配器

1個(gè)USB攝像頭1個(gè)模塊二實(shí)驗(yàn)組件*模塊四

編程與實(shí)現(xiàn)TRANSITIONPAGE過渡頁模塊四編程與實(shí)現(xiàn)haarcascade_frontalface_default.xml是檢測(cè)正面人臉的級(jí)聯(lián)分類器文件，加載該文件就可以創(chuàng)建出追蹤正面人臉的分類器，調(diào)用分類器對(duì)象的detectMultiScale()方法，得到的objects結(jié)果就是分析得出的人臉區(qū)域的坐標(biāo)、寬和高。模塊四編程與實(shí)現(xiàn)我們編寫如下程序，實(shí)現(xiàn)正面人臉的檢測(cè)模塊四編程與實(shí)現(xiàn)下面是操作視頻：模塊四編程與實(shí)現(xiàn)相同類型的實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目，還有人眼檢測(cè)、車牌檢測(cè)、人體檢測(cè)、眼鏡檢