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小編給大家分享一下C++ OpenCV之級聯分類器如何實現人臉檢測功能，希望大家閱讀完這篇文章之后都有所收獲，下面讓我們一起去探討吧！
前言
使用機器學習的方法進行人臉檢測的第一步需要訓練人臉分類器，這是一個耗時耗力的過程，需要收集大量的正負樣本，并且樣本質量的好壞對結果影響巨大，如果樣本沒有處理好，再優秀的機器學習分類算法都是零。OpenCV安裝包里自帶有已經訓練好的人臉分類器“haarcascade_frontalface_alt.xml”，位置在“XX\opencv\sources\data\haarcascades”里，我們可以直接拿來使用，檢測效果還可以接受。這個文件夾下還有其他一些分類器，像左右眼、上身、笑臉檢測等等。
檢測的基本原理
我們先來看一下分類器
就是我們從中間的虛線來進行分類，分開后可以看到，上半部分紅的多，所以出現了藍色即為錯誤分類，下半部分藍色多，出現了紅色即為錯誤分類，像圖2中放大的三個點，就是分類里面的錯誤分類。
然后我們換一下分類，又發現下面兩個藍色的也為錯誤分類了。
然后我們再換一下分類，最終通過區分把紅和藍都分別區分開來。
實現過程
代碼演示
我們再新建一個項目名為opencv--facedetection，按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法.
OpenCV里面自帶了訓練好的人臉檢測的數據文件，我們先加載進來
我們先加載訓練文件
然后我們再加載圖像，并轉為灰度圖進行直方圖的均衡化
接下來就是重點，我們通過人臉檢測，并把檢測到的數據畫到原來的圖像上，重新顯示出來
我們來看一下運行結果
可以看到，右邊的圖片上矩形框就是我們已經檢測到的結果。
看完了這篇文章，相信你對“C++ OpenCV之級聯分類器如何實現人臉檢測功能”有了一定的了解，如果想了解更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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