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使用opencv和python的人脸检测只检测眼睛区域

人脸检测是计算机视觉领域的一项重要任务,通过使用OpenCV和Python可以实现人脸检测,并且可以进一步只检测眼睛区域。

OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。Python是一种简单易学的编程语言,广泛应用于科学计算和图像处理领域。

人脸检测是指在图像或视频中自动检测和定位人脸的过程。通过使用OpenCV的人脸检测算法,可以识别出图像中的人脸,并标记出人脸的位置。

在人脸检测的基础上,如果只想检测眼睛区域,可以使用OpenCV提供的眼睛检测算法。眼睛检测算法可以通过分析人脸区域的特征来定位眼睛的位置。

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综上所述,使用OpenCV和Python可以实现人脸检测,并通过眼睛检测算法只检测眼睛区域。腾讯云提供了丰富的相关产品和服务,可以满足云计算和人工智能领域的需求。

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OpenCV 人脸检测级联分类器解读

1.基本概念 opencv中的人脸检测使用基于Harr的级联分类和基于LBP的级联分类。 Harr是在2001年,由Viola和Jones等人提出的,它的脸部检测的基本思想是:对于面部正面的大部分区域而言,会有眼睛所在的区域比前额和脸颊更暗,嘴巴应该比脸颊更暗等情况。和这样类似的比较大约有20个,通过这样的比较决定该区域是否为人脸。 LBP是在2006年由Ahonen等人提出的,相比于Harr,LBP有更快的速度。通过比较想读亮度直方图来确定是否为人脸。但是对于稳定性,LBP要弱于前者。 Opencv自带训练好的人脸检测模型,存储在sources/data/haarcascades文件夹和sources/data/lbpcascades文件夹下。其中几个.xml文件如下: 人脸检测器(默认):haarcascade_frontalface_default.xml 人脸检测器(快速Harr):haarcascade_frontalface_alt2.xml 人脸检测器(侧视):haarcascade_profileface.xml 眼部检测器(左眼):haarcascade_lefteye_2splits.xml 眼部检测器(右眼):haarcascade_righteye_2splits.xml 嘴部检测器:haarcascade_mcs_mouth.xml 鼻子检测器:haarcascade_mcs_nose.xml 身体检测器:haarcascade_fullbody.xml 人脸检测器(快速LBP):lbpcascade_frontalface.xml

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深度学习实战篇之 ( 三) -- 初识人脸检测

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