如何提高opencv人脸检测速度
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很早以前在processing官网中找到了Face Detect（这个链接需要代理才能打开）这个为processing提供人脸识别功能的lib，今天终于静下心来仔细阅读了它的说明文档，下面是其基本使用方法说明： 首先下载pFaceDetect.zip，在processing的libraries文件夹中新建一个名为pFaceDetect的文件夹，再将压缩包内的library文件夹拷贝到这个文件夹中。 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。 pFaceDetect是对PImage对象进行识别，下面的范例中是通过JMyron来获取视频，并将像素信息复制到PImage对象中，因此，运行下面的范例还需要安装JMyron。 重启processing，新建一个项目并保存，把压缩包内的data文件夹拷贝到当前项目的存档目录中。 不要忘记连接好摄像头。
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推荐于2016-01-01 · 知道合伙人数码行家
可以叫我表哥
知道合伙人数码行家
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2010年毕业于北京化工大学北方学院计算机科学与技术专业毕业，学士学位，工程电子技术行业4年从业经验。
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我用摄像头打开480x640的窗口，然后使用OpenCV的人脸检测函数cvHaarDetectObjects进行人脸检测。函数配置如下：
faces = cvHaarDetectObjects( detectImg, (CvHaarClassifierCascade*)cascade, storage, search_scale_factor, 3, flags, minFeatureSize );
其中， search_scale_factor是1.1， flags = CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH; 也就是说只找一张人脸。 minFeatureSize是（20，20）。
这样的配置在有人脸的情况下可以实时检测，大概就是十几ms的样子
faces = cvHaarDetectObjects( detectImg, (CvHaarClassifierCascade*)cascade, storage, search_scale_factor, 3, flags, minFeatureSize );
其中， search_scale_factor是1.1， flags = CV_HAAR_FIND_BIGGEST_OBJECT | CV_HAAR_DO_ROUGH_SEARCH; 也就是说只找一张人脸。 minFeatureSize是（20，20）。
这样的配置在有人脸的情况下可以实时检测，大概就是十几ms的样子
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