【摘要】：利用计算机视觉库中的Haar Cascade类，可实现人眼检测过程所需要的Haar模型的加载，启动对图像帧区域的搜索。#加载Haar Cascade级联分类器，启用内置人脸检测模型，分类器的比对阶段数设置为25；face_cascade=image.Haar Cascade②人眼检测模型的加载。对于自行训练的Haar模型需要保持成统一的二进制格式文件，编程时path参数要指明模型文件的存储路径，即引号内为Haar模型文件的路径。
利用计算机视觉库中的Haar Cascade（path，stages）类，可实现人眼检测过程所需要的Haar模型的加载，启动对图像帧区域的搜索。为快速检测到人眼，先在整个图像帧中搜索人脸，再在搜索到的人脸区域中检测人眼的位置。
计算机视觉库中内置有已经训练好的相关Haar模型，如“frontalface”人脸模型和“eye”人眼模型，编程是直接指定即可。相关的Python代码示例如下：
①人脸检测模型的加载。
#加载Haar Cascade级联分类器，启用内置人脸检测模型，分类器的比对阶段数设置为25；
face_cascade=image.Haar Cascade("frontalface",stages=25)(www.xing528.com)
②人眼检测模型的加载。
#加载Haar Cascade级联分类器，启用内置人眼检测模型，分类器的比对阶段数设置为25；
face_cascade=image.Haar Cascade("eye",stages=25)
Haar Cascade也允许应用系统使用自行训练的外部haar模型。对于自行训练的Haar模型需要保持成统一的二进制格式文件，编程时path参数要指明模型文件的存储路径，即引号内为Haar模型文件的路径。
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