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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

3. 依赖模块

pip install opencv-python

4. 完整代码

import cv2def 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)  # 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

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

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。

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新闻标题：python怎么实现动漫脸检测
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