极客教程使用Python中的OpenCV和Haar级联检测器进行微笑检测
我们将使用Haar级联检测器在图像中进行微笑检测。Haar级联分类器是一种有效的对象检测方法，它是基于机器学习的方法。为了训练一种用于微笑检测的Haar级联分类器，算法需要一定量的正面图像（有微笑的图像）和负面图像（没有微笑的图像）。随后，使用这些正面和负面图像来训练分类器。然后，使用训练好的分类器在其他图像中进行微笑检测。
我们可以使用预先训练好的Haar级联用于微笑检测。在输入图像中进行微笑检测，我们需要两个Haar级联，一个用于脸部检测，另一个用于微笑检测。我们将使用以下两个Haar级联：
- haarcascade_frontalface_default.xml
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haarcascade_smile.xml
如何下载Haarcascades？
你可以在GitHub网址上找到不同的Haarcascade——
https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
要下载微笑Haarcascade，请单击 haarcascade_smile.xml 文件。在原始格式中打开它，右键单击并保存。
步骤
要检测图像中的微笑，可以按照以下步骤操作：
- 导入所需的库。在以下所有示例中，需要使用的Python库是 OpenCV 。请确保您已经安装了该库。
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使用 cv2.imread() 读取输入图像。指定完整的图像路径。将图像转换为灰度图像。
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初始化Haar级联分类器对象 face_cascade = cv2.CascadeClassifier() 用于脸部检测和 smile_cascade = cv2.CascadeClassifier 用于微笑检测。传递Haar级联XML文件的完整路径。可以使用Haar级联文件 haarcascade_frontalface_default.xml 来检测图像中的脸部和 haarcascade_smile.xml 来检测微笑。
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使用 face_cascade.detectMultiScale() 检测输入图像中的人脸。它以 （x，y，w，h） 格式返回检测到的人脸的坐标。
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将人脸检测的区域（ roi ）定义为 image[y:y+h, x:x+w] ，然后在检测到的人脸区域内（ roi ）检测微笑。使用 smile_cascade.detectMultiScale() 。它还以 （sx，sy，sw，sh） 格式返回检测到的眼睛的边界矩形的坐标。
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使用 cv2.rectangle() 在原始图像中绘制检测到的微笑（嘴巴）边界矩形。
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显示带有绘制的嘴巴周围边界矩形的图像。
让我们看一些示例，以便更清楚地理解。
示例
在这个Python程序中，我们使用Haar级联检测器在输入图像中进行微笑检测。
我们将使用这张图片作为该程序的 输入文件。
输出
执行后，将会得到以下输出：
我们将得到以下的 输出 窗口 –
