无论您是最近开始探索OpenCV还是已经使用了很长时间，无论如何，您都必须遇到“面部检测”一词。随着机器变得越来越聪明，模仿人类行为的能力似乎正在增加，似乎正在增加，面部检测是人工智能的进步之一。
因此，今天，我们将迅速了解面部检测是什么，为什么它非常有用，以及如何仅使用15行代码来主动在系统上实施面部检测！
让我们从面部检测开始。
面部检测是一种基于人工智能的计算机技术，可以在数字照片和视频中识别并找到面部的存在。简而言之，检测图像或视频的能力。
由于人工智能的重大进展，现在可以检测到图像或视频的面孔，无论光线条件，肤色，头部姿势和背景如何。
面部检测是几个面部相关应用程序的起点，例如面部识别或面部验证。图案，大多数数字设备中的摄像机都使用面部检测技术来检测面部的位置并相应地调整焦距。
那么面部检测如何工作？我很高兴您要求您检测到应用程序的正文是算法（一个简单的步骤指南，然后是机器），这可以帮助确定图像是正面的（面部图像）还是负图像（无面图像）。
为了准确实现这一目标，该算法已经接受了大量数据集的培训，其中包括数十万个面部图像和非人类的面部图像。这项训练有素的机器学习算法可以检测图像中是否有面孔。如果检测到面部，将放置一个边界框。
计算机视觉是人工智能中最令人兴奋和最具挑战性的任务之一。可以使用几个软件包来解决与计算机视觉相关的问题。OpenCV是迄今为止最受欢迎的开源库来解决计算机视觉。
OPENCV库的下载卷具有超过1800万次，活跃的用户社区有47,000个成员。它具有2500个优化算法，包括一组经典和最先进的计算机视觉和机器学习算法，使其成为其中之一机器学习领域中最重要的库。
图像中的面部检测是一个简单的三步过程：
下载Haar-Cascade分类器XML文件并将其加载到系统中：
Haar-Cascade分类器是一种机器学习算法。我们使用大量的图像级别函数。根据不同的目标对象，有不同类型的类分类器。在这里，我们将使用一个认为面部将其识别为目标对象的分类器。
您可以单击此处找到经过训练的分类器XML文件以进行面部检测
在Haar-Cascade分类器中使用DentectMultiscale（）函数来检测面部并绘制围绕它的边界框：
detectMultiscale（）参数：
您可能需要调整这些值才能获得最佳结果。
就像这样，您可以意识到计算机视觉的最独特应用程序之一。您可以在下面的github中找到整个面部检测的详细代码模板。
https://github.com/wanghao221/face-detection
注意：本教程仅适用于图像文件中的检测，而不适用于真实的摄像机源或视频。
感觉很棒吗？您刚刚学到了人工智能和机器学习的最有趣的应用之一。希望您喜欢我的博客。谢谢阅读！