go语言如何使用opencv，go语言怎么用

cascade.detectMultiScale(smallImg,faces,1.1,2,0|CV_HAAR_SCALE_IMA...

1、cvHaarDetectObjects()返回的就是脸个数。

2、现需要了解scalefactor这个参数的意义就会明白为什么不能取小于1的数.scalefactor指的是图像尺度中指定参数。在进行分类器生成的时候我们已经知道正样本图片的统一大小即代表ROI区域的大小。

3、cascade.load(haarcascade_frontalface_alt.xml)；这是加载的方法。

4、如果比较远可以得到人的全身图像，就需要行人检测了，人脸检测比较容易，用的是haarcascade方法，楼上的答案就是，行人检测也可以用haarcascade，但是效果一般，比较好的是用HOG，网上仔细找找也有代码的。

相关问答

Q1: 怎样使用OpenCV进行人脸识别

1、从OpenCV4开始，加入了新的类FaceRecognizer，我们可以使用它便捷地进行人脸识别实验。本文既介绍代码使用，又介绍算法原理。

2、首先就是数据的准备，你要从网络上下载一些人脸库，后面用来训练人脸识别模型。人脸检测模型opencv是自带的，但是识别模型需要自己训练。

3、其次，Face Detect需要openCV的支持，但并不必须安装openCV到计算机中，只要把openCV的cxcore100.dll 、cv100.dll 、libguide40.dll 三个文件拷贝到processing根目录就行了。

4、可以用opencv对人脸的数据进行训练，比如bp神经网络，训练样本后得到分类器，然后对待识别的样本进行识别。不过，现在搞人脸识别好像用的深度学习，识别率还挺高的。

5、opencv有一个ROI的函数，可以用这个提取人脸那部分，然后保存。我也在做这个东西，现在碰到一个问题就是有些图片人脸不识别。但是我做的这个东西得需要一定的采样率，现在愁死我了。

Q2: OpenCV函数:提取轮廓相关函数使用方法

为了提取准确的轮廓，你需要对图像进行预处理，如二值化，以便利用相同颜色或强度的点形成清晰的边界。Canny边缘检测和阈值设置是关键步骤，确保对象足够突出。轮廓的实战应用 轮廓在图形分析中大显身手，帮助我们识别和检测物体。

获取opencvc++轮廓图一条边的位置的方法如下：可以使用OpenCV的函数cv：findContours来获取轮廓图像中的边界信息135。这个函数可以找到图像中的所有轮廓，并将它们存储在一个向量中。

二值化，然后用countour那个函数就可以得到物体的轮廓。

或者采用自适应阈值算法，如cvadaptiveThreshold（）函数，根据局部区域的像素值确定阈值。提取轮廓：使用cvfindContours（）函数提取图像中的轮廓，可以根据轮廓的形状、大小等特征进行筛选，选择合适的轮廓。

我们将使用OpenCV函数“ drawContours（）”，将颜色用作白色（R，G，B = 255，2555，255），将厚度用作FILLED（-1）在黑色背景上绘制所有四个线段轮廓。

Q3: 如何在CLion上配置使用OpenCV

1、Cmake官网可以查到OpenCV的配置方式。find_package(OpenCV REQUIRED)target_link_libraries(${OpenCV_LIBS})这两个加到CmakeLists里就可以了。

2、配置Linux.openCV参数设置：在/etc/ld.so.conf.d/opencv.conf文件中加入一行：/usr/local/lib ，可能会没有opencv.conf这个文件，就自己创建一个：sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/opencv.conf。

3、首先我们需要安装opencv，安装的过程其实就是一个解压缩的过程。我的安装目录是 D：\Program Files (x86)\opencv 里面有两个文件夹，我们主要用到build文件夹里的东西，一会稍后详细再说用到哪些东西。

4、首先保证的电脑已经装好了openCV，并且保证环境变量已经设置好。具体参照OpenCV官方中文网站，写得很清楚。下载EmguCV压缩包，其实就是几个可以在Visual Studio2005/2008中引用OpenCV的函数的dll库。

5、在Python中配置opencv Windows下Python安装OpenCV详细步骤 本机Win7，Python5，OpenCV9 将D：\OpenCV\opencv\build\python\7\x86下的cvpyd文件copy到D：\Python\Python35-32\Lib\site-packages文件夹中。

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