7. 利用Haar级联实现OpenCV的实时人脸检测（含Python代码及数据集）

简介：
本教程介绍如何使用Haar级联和OpenCV进行实时人脸检测，并提供Python代码和所需的数据集，适合初学者快速上手。 首先建议 Angelos 研究 Movidius NCS 和 Google Coral USB Accelerator 这样的协处理器。这些设备能够实时运行基于深度学习的面部检测器（包括 OpenCV 的深度学习面部检测器），即使计算量很大。 然而，我不确定这些协处理器是否适合 Angelos 使用，因为它们可能价格昂贵且耗电量大。 我回顾了 Angelos 提出的问题，并查看了我的档案以寻找有用的教程。令我惊讶的是，我没有编写过关于使用 OpenCV 的 Haar 级联进行人脸检测的专门教程！ 虽然深度学习面部检测器可以提供更高的准确度和更稳健的人脸识别功能，但 OpenCV 的 Haar 级联仍然有其应用价值： 它们在资源受限设备上的运行速度非常快。 Haar 级联模型尺寸很小（930 KB）。 尽管如此，Haar 级联确实存在一些问题，例如容易产生误报并且准确率低于 HOG + Linear SVM、SSD 和 YOLO 等算法。然而，在资源受限的设备上使用时，它们仍然是有用的和实用的选择。 今天您将学习如何使用 OpenCV 进行人脸检测。