小编给大家分享一下PythonOpenCV图像识别的示例分析，希望大家阅读完这篇文章之后都有所收获，下面让我们一起去探讨吧！主要有以下两种实现方法：1、哈尔（Haar）级联法：专门解决人脸识别而推出的传统算法；实现步骤：创建Haar级联器；导入图片并将其灰度化；调用函数接口进行人脸识别；函数原型：detectMultiScale（img，scaleFactor，minNeighbors）scaleFactor：缩放尺寸；minNeighbors：最小像素值；代码案例：结论：Haar级联法对于完整脸部的检测效果还是不错的，但对于不完整脸部识别效果差，这可能也是传统算法的一个缺陷免费云主机域名所在，泛化能力比较差；拓展：Haar级联器还可以对脸部中细节特征进行识别代码如下：总结：Haar级联器提供了多种脸部属性的识别，眼睛鼻子嘴巴都可以，但效果不一定那么准确；结构：Haar+Tesseract车牌识别；说明：Haar级联器仅用于定位车牌的位置，Tesseract用于提取其中的内容；实现步骤：1、Haar级联器定位车牌位置；2、车牌预处理操作（二值化、形态学、滤波去噪、缩放）；3、调用Tesseract进行文字识别；注意：这里需要预先安装Tesseract；代码案例：结论：车牌的位置检测比较准确，但Tesseract的识别并不那么准确，可能用ORC识别会准确一些；当然识别的准确率也和图像处理后比较模糊有关，做一些处理能够提升文字的识别率；DNN为深度神经网络，并且是全连接的形式；注意：OpenCV能够使用DNN模型，但并不能训练；DNN使用步骤：读取模型，得到网络结构；读取数据（图片或视频）将图片转成张量，送入网络；模型输出结果；函数原型：导入模型：readNet（model，[config]）图像转张量：blobFromImage（image，scalefactor，size，mean，swapRB，crop）送入网络：net.setInput（blob）模型推理：net.forward（）代码案例：看完了这篇文章，相信你对“PythonOpenCV图像识别的示例分析”有了一定的了解，如果想了解更多相关知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道，感谢各位的阅读！
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