【计算机视觉】Opencv中的Face Detection using Haar Cascades
标签（空格分隔）： 【图像处理】
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五种典型的haar-like特征，为何能用来检测人脸，人眼呢？
它给出的一个经验之谈是
1. the region of the eyes is often darker than the region of the nose and cheeks
2. the eyes are darker than the bridge of the nose
但是这样的window在别的地方特征就不明显了，那么如何从160000+的features中选择最好的特征呢：它说采用Adaboost。
We select the features with minimum error rate, which means they are the features that best classifies the face and non-face images.
其实就是adaboost的过程，选择最小错误率的特征，实际上是提高错分图像的权重，然后再进行classification，然后计算新的错误率和新的权重，一直到达到精度或者需要的特征数量足够为止。
所以，最终的分类器实际上是这些弱分类器的加权和，之所以被称之为weak，说的就是它们单独工作可能不能分类，但是一起可以组成较强的分类器。论文中说，甚至200个特征就可以达到95%的精度。
它们最后建立了6000个特征，但是考虑到图像的大部分区域都不是人脸，所以最好还是用一个简单的方法判断是不是人来你，如果不是就直接扔掉，不再对该window进行后续的处理。这样就可以进一步的降低时间消耗。
这种思想真是值得借鉴，因为有点类似TLD中的方差分类器，方差分类器的作用就是通过快速的第一步淘汰掉一半的样本，然后使得进入后续分类器的样本数量减少，有助于提高速率。
利用haar-cascade detection，opencv中可以直接从xml文件中导入训练好的参数，并先进行人脸检测，然后在人脸位置开窗，检测人眼。就这样easy：
import numpy as np
2 import cv2
3
4 face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
5 eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
6
7 img = cv2.imread('sachin.jpg')
8 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
1 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
2 for (x,y,w,h) in faces:
3 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
4 roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
5 roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
6 eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
7 for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
8 cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
9
10 cv2.imshow('img',img)
11 cv2.waitKey(0)
12 cv2.destroyAllWindows()
2015-11-05 调试记录 张朋艺