头文件 #include <opencv2/objdetect.hpp>

内容说明 直接参考了OpenCV 3.0的示例程序，程序为opencv\sources\samples\cpp\tutorial_code\objectDetection目录下的objectDetection.cpp文件。本文使用了C++类进行封装 实验结果 原始图像与识别结果：   程序代码 1、 OpenCVTest.cpp #inclu

偶然机会，试了试opencv中自带的人脸检测器，自带的haar和hog分类器xml文件读入时都不会有错误，但是在用lbp文件时发生了类似于vector越界的问题，找到了相应的vector，的确是这个提示，但是由于xml文件读取时只有一句load含税，调用的dll也无法跟进去浸提函数，也没有怀疑过opencv会出现错误。因此换了台电脑想用侥幸的办法试试，依旧是相同的问题。之后又想可能是我的o

级联分类器可以用来识别人脸区域和人眼区域，OpenCV提供了类CascadeClassifier，它是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器，相关的原理请大家自行查阅相关资料。 使用级联分类器时要先加载训练好的xml分类器文件。 示例代码如下： 代码中用的视频下载链接：https://pan.baidu.com/s/1bo7rRtl 密码：6zyj 代码是用到的xml分类器文件下载链接

级联分类器包括两个：训练和检测； 这里主要是介绍检测部分； 如果需要利用cascade训练模型，可以参考：opencv级联分类器训练过程记载 关于CascadeClassifier的简介： CascadeClassifier是opencv下objdetect模块中用来做目标检测的级联分类器的一个类；简而言之是滑动窗口机制+级联分类器的方式；早期opencv版本仅支持haar特征的目标检测，分别

检测的物体是否为绝对刚性的物体，也就是检测的目标是一个固定物体，没有变化（如特定公司的商标），这样的物体只要提供一份样本就可以进行训练。但绝大数时候我们想进行训练的目标是非绝对刚性的物体，如对人的检测，包括人脸识别、手势识别。 分类器的训练以分为以下三部进行： 1、 样本的创建(正样本和负样本) 2、 训练分类器（生成.xml） 3、 利用训练好的分类器进行目标检测 正样本：所谓正样本就是只