python中Haar級聯是什么?

照片可能包含許多令人愉快的細節。但由于光照、視角、視距、相機抖動、數字噪聲的變化，圖像細節變得不穩定。人們在分類時不會受到這些物理細節差異的影響。因此，提取圖像的細節對于產生穩定的分類結果和跟蹤結果非常有用，本文向大家介紹這些提取的結果Haar級聯。從圖像數據中提取特征。雖然任何像素都可以影響多個特征，但是特征應該比像素少。兩幅圖像之間的相似性可以通過它們對應特征的歐氏距離來度量。

一、Haar級聯是什么?

從圖像數據中提取特征。雖然任何像素都可以影響多個特征，但是特征應該比像素少。兩幅圖像之間的相似性可以通過它們對應特征的歐氏距離來度量。

Haar特征是一種用于實現實時人臉跟蹤的特征。每一個Haar特征都描述了相鄰圖像區域的對比模式。例如，邊、頂點和細線都能生成具有判別性的特征。

二、獲取Haar級聯數據

1、首先我們要進入OpenCV官網：https://opencv.org下載你需要的版本。點擊RELEASES(發布)。

2、由于OpenCV支持好多平臺，比如Windows,Android,Maemo,FreeBSD,OpenBSD,iOS,Linux和MacOS，一般初學者都是用windows，點擊Windows。

3、點擊Windows后跳出新界面，等待5s自動下載

4、然后雙擊下載的文件，進行安裝，實質就是解壓一下，解壓完出來一個文件夾，其他什么也沒發生。安裝完后的目錄結構如下。其中build是OpenCV使用時要用到的一些庫文件，而sources中則是OpenCV官方為我們提供的一些demo示例源碼

5、在sources的一個文件夾data/haarcascades。該文件夾包含了所有OpenCV的人臉檢測的XML文件，這些可用于檢測靜止圖像、視頻和攝像頭所得到圖像中的人臉。

人臉檢測器(默認)：haarcascade_frontalface_default.xml

人臉檢測器(快速Harr)：haarcascade_frontalface_alt2.xml

人臉檢測器(側視)：haarcascade_profileface.xml

眼部檢測器(左眼)：haarcascade_lefteye_2splits.xml

眼部檢測器(右眼)：haarcascade_righteye_2splits.xml

嘴部檢測器：haarcascade_mcs_mouth.xml

鼻子檢測器：haarcascade_mcs_nose.xml

身體檢測器：haarcascade_fullbody.xml

人臉檢測器(快速LBP)：lbpcascade_frontalface.xml

以上就是python中Haar級聯是什么?希望能對大家有所幫助。更多Python學習教程請關注IT培訓機構:千鋒教育。http://www.ctj60h24w.cn/