人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸检测研究中主要侧重于人脸的识别和人物身份的鉴定，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法，用于识别图像中的特定目标。该算法基于 Haar-like 特征模板，通过训练分类器来实现目标的检测和定位。 Haar 特征分类器在人脸检测和物体识别等领域具有广泛应用。本文将以 Haar 特征分类器为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测的基本原理、步骤和实例。
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人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特征模板，特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白 色矩形像素之和减去黑色矩形像素之和。Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向 特征，如图 1所示。
人脸检测属于计算机视觉的范畴，早期人们的主要研究方向是人脸识别，即根据人脸来识别人物的身份，后来在复杂背景下的人脸检测需求越来越大，人脸检测也逐渐作为一个单独的研究方向发展起来。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 文末有送书福利！！！ 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G OpenCV 中提供了关于人脸识别的算法，它主要使用 Haar 级联的概念。 1.Haar 特征 人脸识别使用 Haar 级联分类器，通过对比分析相邻图像区域来判断给定图像或子图像与 已知对象是否匹配。Haar 特征分为 4 种类型：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。将这些特征组合成特
这是一篇挺老的论文了，98 年诞生的。主要是利用图片的 Haar wavelets （小波）特征 + SVM 来进行目标检测，这在当时是很 novel 的一个方法。论文中的 Haar-wavelet 特征也是 Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 这篇论文中提出的 Haar 特征的前身。
背景介绍 iPhone十周年纪念之作iPhoneX刚刚发布，其搭载的“刷脸解锁”功能再次将“人脸识别”技术带入大众视野。 借iPhoneX的东风，今天给大家介绍一下人脸检测的关键特征：
将应用合成在公众号上，获取饭 堂人群密度信息，帮助同学可以合理安 排出门时间、饭堂管理人员合理规划布局。
4.217784404754639 (200, 101088) (150, 101088) 3.3909857273101807 1.0
Haar 特征是图像处理中的一种纹理特征提取方法，广泛用于人脸识别。 简介 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况 ，该特征原理很简单，本质上相当于使用固定模板对图像做卷积，但是卷积核比较简单可解释 早期 Haar 特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。 📷 Lienhart R．等人对 Haar-like 矩形特征库做了进一步 扩展，扩展后的特征大致分为 4 种类型——边缘特征、线性特征、圆心环绕特征和特定方向特征 ： 📷 每种特征模板内有白色和黑色两种矩形，定义该模
以下代码均在python3.6，opencv4.2.0环境下试了跑一遍，可直接运行。
最近在对接公司一些新闻接口的时候，发现接口茫茫多：CMS接口、无线CMS接口、正文接口、列表接口……更令人捉急的是，由于新闻推送场景不同，每条新闻的配图尺寸也就不同，比如PC要求高清大图，而移动端就会根据屏幕尺寸要求各种尺寸的小图，一个接口也就要吐出好几个尺寸的图片供客户端使用。比如无线CMS的接口里就需要640330、150120、280*210……那么问题来了，难道每多一种尺寸就需要编辑裁一次图上传到CMS？
本文给大家分享一个基于OpenCV实现简单人脸面具、眼镜、胡须、鼻子特效的实例，并附实现步骤和源码。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了节省篇幅，文中略去了对具体参考文献等的引用，读者可以通过相关的关键词去搜索对应的论文。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。不过疏忽和遗漏在所难免，有不当的地方还请各位读者多多包涵，并联系笔者进行修正。愿君阅读愉快！ 这是
图像处理是利用计算机对图像进行去噪、增强、复原、重建、编码、压缩、几何变换、分割，提取特征等的理论、方法和技术。图像处理中，输入的是低质量的图像，输出的是改善质量后的图像。
Opencv自带训练好的人脸模型（人脸的人眼、口等器官类似），此文基于vs2013建立应用台单文档程序，具体建立过程不予详细叙述，主要记录利用的Opencv自带的分类器和训练好的人脸模型。 一、编程前的准备 （1）Haar特征分类器 Haar特征分类器就是一个XML文件，该文件中会描述人体各个部位的Haar特征值。包括人脸、眼睛、嘴唇等等。 Haar特征分类器存放目录：OpenCV安装目录中的\data\ haarcascades目录下，例如： haarcascade_eye.xml haarcasc
在微表情识别系统的研究中，对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类，为读者提供深入了解微表情的基础知识。
本文分上下两篇，上篇主要介绍人脸检测的基本流程，以及传统的VJ人脸检测器及其改进，下篇介绍基于深度网络的检测器，以及对目前人脸检测技术发展的思考与讨论。为了让本文更适合非计算机视觉和机器学习背景的读者，文中对所涉及到的专业术语尽量以通俗的语言和用举例的方式来进行解释，同时力求严谨，以体现实事求是和一丝不苟的科学研究精神。 这是一个看脸的世界！自拍，我们要艺术美颜；出门，我么要靓丽美妆。上班，我们要刷脸签到；回家，我们要看脸相亲。 当手机把你的脸变得美若天仙，当考勤机认出你的脸对你表示欢迎，你知道是什么
本文介绍了如何将人脸检测的速度做到极致，包括基于Haar特征的级联分类器、快速特征提取、积分图像、并行计算、定点化、GPU优化等方法。
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本文介绍了如何利用Opencv、Python和C++在Windows系统上实现视频人脸的检测。首先介绍了Opencv自带的人脸检测分类器，然后详细讲解了detectMultiScale函数，该函数可以用于检测图像中的人脸。最后，通过视频标注的方式，实现了画框和文字标注，方便用户更直观地了解人脸检测结果。
与随机森林一样，Boosting算法也是一种集成学习算法，随机森林和集成学习在SIGAI之前的公众号文章“随机森林概述”中已经介绍。Boosting的分类器由多个弱分类器组成，预测时用每个弱分类器分别进行预测，然后投票得到结果；训练时依次训练每个弱分类器，每个弱分类器重点关注被前面的弱分类器错分的样本。弱分类器是很简单的分类器，它计算量小且精度不用太高。
RGB、normalized RGB、HSV、YIQ、YES、CIE XYZ、CIE LUV等.
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人脸检测的常见步骤如下，如果想要将人脸准确地检测出来，需要通过建立人脸模型，获取准确区分人脸的分类器，这里我们使用网上公开的扩展包或已经训练好的分类器。
注意：本文只是人脸检测，人脸识别的实现请参见本人另一篇博客：基于OpenCV+TensorFlow+Keras实现人脸识别 本文将要讲述的是Python环境下如何用OpenCV检测人脸，本文的主要内容分为：
下午的时候，配好了 OpenCV 的 Python 环境，OpenCV 的 Python 环境搭建。于是迫不及待的想体验一下 opencv 的人脸识别，如下文。 必备知识 Haar-like Haar-like 百科释义。通俗的来讲，就是作为人脸特征即可。 Haar 特征值反映了图像的灰度变化情况。例如：脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。 opencv api 要想使用 opencv，就必须先知道其能干什么，怎么做。于是 AP
OpenCV3.1.0级联分类器训练与使用 级联分类器第一次出现是由Viola-Jones在2001时候提出，其主要用来实现实时人脸检测，通过加载已经训练好的级联分类器数据，实现快速的级联分类器过滤，
过去的一年我都在忙着实现我的本科毕业设计课题项目：行人检测系统。我们团队的目标是实时检测现场CCTV摄像机视频流中出现的行人。本文是对此项目的简要总结，同时对我们在开发这个行人检测系统中用到的一些开源项目和库进行简单的评价。
检测是计算机视觉任务中的主要任务之一，而且应用很广泛。检测技术可以帮助人类检测那些容易被肉眼忽略的错误；也可以”帮助“自动驾驶汽车感知空间信息。无疑自动化的检测技术的广泛应用将为我们带来效率与安全。
在 Python 中，可以使用 Unicode 字符范围来匹配中文字符，其中中文字符的 Unicode 范围是 "\u4e00-\u9fff"。我们可以使用正则表达式模式来匹配中文字符，并提取出来。
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随着科技的发展，人脸识别技术在许多领域得到的非常广泛的应用，手机支付、银行身份验证、手机人脸解锁等等。
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
计算机视觉作为人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和解释图像和视频数据。而OpenCV作为一款开源的计算机视觉库，为开发者提供了丰富的工具和函数，用于处理图像、视频、对象检测、特征提取等任务。对于初学者来说，学习OpenCV可能是一项具有挑战性的任务，但通过合适的方法和实践，即使是小白也可以掌握OpenCV的基础知识和技能。
人脸检测，看似要使用深度学习，觉得很高大牛逼，其实通过opencv就可以制作人脸识别的窗口。
摘要:云检测不仅是一项具有挑战性的任务，而且在图像处理中也起着重要作用。由于云的多样性和下垫面的复杂性，目前大多数云检测方法仍然面临着很大的挑战，特别是在检测薄云方面。因此，我们提出了一种检测 GaoFen-1 WFV 图像中云像素的方法。在我们的方法中，使用深度网络来学习多尺度全局特征，从而将特征学习过程中获得的高级语义信息与低级空间信息相结合，从而将图像分类为云和非云区域。此外，为了充分利用图像的结构信息，特别是云的纹理信息，可以有针对性地学习，使用 Haar 小波变换设计 Up 和 Down 块。我们注意图像的原始信息，以帮助网络学习。此外，我们还利用暗通道先验并通过向网络中的多尺度特征图添加注意机制来设计连续多尺度空间注意模块，以提供一致的性能改进。实验结果表明，所提出的网络在不同场景下表现良好。
人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用，例如安全控制，自动标记照片和视频，以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中，我们将详细讨论人脸识别技术，以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
Boosted Regression Active Shape Models British Machine Vision Conference 2007
2021年，来自麻省理工和多伦多大学的团队在2021 CVPR（全球计算机视觉三大顶级会议之一）预发表文章，利用流模型（Flow Models）合成药物分子作用于细胞后的显微图像，以此模拟药物分子的加入对细胞形态的影响。
以 Haar 特征分类器为基础的对象检测技术是一种非常有效的对象检测技术（2001 年 Paul_Viola 和 Michael_Jones 提出）。它是基于机器学习的，通过使用大量的正负样本图像训练得到一个 ascade_function，最后再用它来做对象检测。 现在我们来学习面部检测。开始时，算法需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用。它们就像我们的卷积核。每一个特征是一个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和
对于上面的图像，如何使用OpenCV进行人脸检测呢？ 使用OpenCV进行人脸检测十分简单，OpenCV官网给了一个Python人脸检测的示例程序，
本教程将介绍如何使用 OpenCV 和 Dlib 在 Python 中创建和运行人脸检测算法。同时还将添加一些功能，以同时检测多个面部的眼睛和嘴巴。本文介绍了人脸检测的最基本实现，包括级联分类器、HOG 窗口和深度学习 CNN。
图像融合（Image Fusion）是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。
我们使用机器学习的方法完成人脸检测，首先需要大量的正样本图像（面部图像）和负样本图像（不含面部的图像）来训练分类器。我们需要从其中提取特征。下图中的 Haar 特征会被使用，就像我们的卷积核，每一个特征是一 个值，这个值等于黑色矩形中的像素值之后减去白色矩形中的像素值之和。
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