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Xavier Jiezou

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【python】15行代码实现动漫人脸检测(opencv)

Xavier Jiezou 发布时间:2020-12-28 10:40:00 ,浏览量:2

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文章目录
  • 1. 项目简介
  • 2. 项目地址
  • 3. 依赖模块
  • 4. 完整代码
  • 5. 必要组件
  • 6. 成果展示
    • 6.1. 测试样例1
    • 6.2. 测试样例2
    • 6.3. 测试样例3
  • 7. 对比分析
  • 8. 引用参考
  • 9. 相关推荐

1. 项目简介

利用opecv的python库及训练好的级联分类器实现动漫脸检测。

2. 项目地址

https://github.com/XavierJiezou/opecv-face-detect

3. 依赖模块
pip install opencv-python
4. 完整代码
import cv2

def face_detect(file_name, cascade_name):
    img = cv2.imread(file_name)  # 读取图片
    img_gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 图片灰度化
    img_gray = cv2.equalizeHist(img_gray)  # 直方图均衡化
    face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_name)  # 加载级联分类器
    faces = face_cascade.detectMultiScale(img_gray)  # 多尺度检测
    for (x, y, w, h) in faces:  # 遍历所有检测到的动漫脸
        img = cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 255), 5)  # 绘制矩形框
    cv2.imshow('Face detection', img)  # 检测效果预览
    cv2.waitKey(0)  # 保持窗口显示

if __name__ == "__main__":
    face_detect('test.jpg', 'lbpcascade_animeface.xml')
5. 必要组件

opencv官方并没有提供动漫脸的级联分类文件,这里用的分类器是nagadomi提供的: lbpcascade_animeface.xml:点击下载。

6. 成果展示 6.1. 测试样例1

在这里插入图片描述

6.2. 测试样例2

在这里插入图片描述

6.3. 测试样例3

在这里插入图片描述

7. 对比分析

从测试结果来看,虽然是基于lbp的级联特征检测,但检测的精度还是非常高,而且时间也短。

8. 引用参考

https://docs.opencv.org/master/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html https://docs.opencv.org/master/d2/d99/tutorial_js_face_detection.html https://github.com/nagadomi/lbpcascade_animeface

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