以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法,研究算法逻辑,采集大量训练数据,迭代,计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法,无需知道算法逻辑,无需进行模型训练,人脸识别变得相当之简单了。需要用到的库是opencv(open source computer vision),下载安装方式请参照python_OpenCV安装首先讲讲需要用到的新函数:CascadeClassifier()函数,导入分类器cv2.CascadeClassifier('xxxxx.xml') #haarcascade_frontalface_alt.xml脸部识别文件 #haarcascade_eye.xml眼部识别文件函数的参数是xml完整路径(具体看你的opencv安装在哪里的,在opencv/sources/data/haarcascades下面),xml文件中是封装好的算法detectMultiScale()函数,进行识别detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize)最终返回值为识别出的矩阵框[x, y, w, h],(x,y)左上角起始坐标,w宽,h高image:用于检测的图像scaleFactor:前后两次相继的扫描中,搜索窗口的比例系数.例如1
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