【文件属性】：
文件名称：opencv+python人脸检测
文件大小：22.65MB
文件格式：RAR
更新时间：2023-02-18 15:01:57
人脸检测
opencv+python实现人脸检测，包括人脸检测的测试数据
让我向你介绍整个过程，您会感到容易的。
步骤1：考虑到先决条件，我们首先需要一个图像。稍后，我们需要创建一个级联分类器，该分类器最终将为我们提供面部特征。
步骤2： 此步骤涉及使用OpenCV，它将读取图像文件。因此，在这一点上，需要了解NumPy数组。
我们需要做的就是搜索面部NumPy ndarray的行和列值。这是具有矩形坐标的数组。
步骤3：最后一步涉及到使用矩形框显示图像。
【文件预览】：
人脸检测
----Picture2-10.png(121KB)
----woman-posing-for-photo-shoot-1391498.jpg(4.05MB)
----people-brasil-guys-avpaulista-109919.jpg(4.8MB)
----结果.png(557KB)
----photography-of-a-guy-wearing-green-shirt-1222271.jpg(2.36MB)
----lenaNoise.png(526KB)
----haarcascade_righteye_2splits.xml(192KB)
----beautiful-beauty-brunette-2147192.jpg(693KB)
----haarcascade_frontalface_default.xml(908KB)
----haarcascade_frontalface_alt2.xml(528KB)
----haarcascade_upperbody.xml(767KB)
----haarcascade_lefteye_2splits.xml(191KB)
----haarcascade_frontalface_alt.xml(661KB)
----人脸检测.md(3KB)
----woman-falling-in-line-holding-each-other-1206059.jpg(5.33MB)
----haarcascade_frontalcatface_extended.xml(374KB)
----haarcascade_licence_plate_rus_16stages.xml(47KB)
----haarcascade_smile.xml(184KB)
----haarcascade_lowerbody.xml(386KB)
----haarcascade_profileface.xml(809KB)
----haarcascade_frontalcatface.xml(402KB)
----Picture2-9.png(366KB)
----人脸检测.py(780B)
----haarcascade_eye.xml(333KB)
----haarcascade_frontalface_alt_tree.xml(2.56MB)
----beautiful-beautiful-girl-bright-cute-301958.jpg(2.03MB)
----haarcascade_russian_plate_number.xml(74KB)
----haarcascade_fullbody.xml(466KB)
----haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml(588KB)
----group-of-people-watching-on-laptop-1595385.jpg(640KB)