主要介绍了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能,结合实例形式分析了Python下载与安装OpenCV库及相关人脸识别操作实现技巧,需要的朋友可以参考下

Haar特征 哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。 haar特征模板有以下几种： 以第一个haar特征模板为例 计算方式 1.特征 = 白色 – 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和) 2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重 使用haar模板处理图像 从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的信息 假如我们现在有一个 1080

基于 Adaboost 的人脸检测系统的设计与实现(opencv+Python)-附件资源

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