C# 基于OpenCv的视觉工作流-章49-人脸检测
本章目标：
一、基于Haar 人脸检测；
二、基于深度学习人脸检测；
人脸检测是从图片中找出人脸的位置，而人脸识别是判断这张人脸具体是谁，两者有一定的区别。
一、基于Haar 人脸检测
1、检测算法
2、读取人脸分类器
OpenCv读取分类器可如下使用：
var cascade = new CascadeClassifier(url);
其中：参数1，url为分类器文件路径；
3、人脸检测
OpenCv人脸检测可如下使用：
var faces = cascade.DetectMultiScale(image: grayImage,scaleFactor: 1.1,minNeighbors: 2,flags: HaarDetectionTypes.DoRoughSearch | HaarDetectionTypes.ScaleImage, minSize: new OpenCvSharp.Size(30, 30));
其中：参数1，为输入灰度图像；
参数2，为图像缩放系数；
参数3，为候选框最小邻近数；
参数4，为检测标志；
参数5，为最小检测尺寸；
说明：返回值faces 为各人脸的位置矩形框，通过遍历可获取位置及绘制显示，效果如下图。
二、基于深度学习人脸检测
1、检测模型
2、读取模型
OpenCv读取模型可如下使用：
var net = CvDnn.ReadNetFromCaffe(prototxtUrl,caffemodelUrl);
其中：参数1，prototxtUrl为模型文件；
参数2，caffemodelUrl为配置文件；
3、图像预处理
OpenCv人脸检测可如下使用：
var blob = CvDnn.BlobFromImage(srcImage, 1.0, new OpenCvSharp.Size(300, 300), new Scalar(104, 177, 123));
其中：参数1，为输入图像；
参数2，为图像缩放系数；
参数3，为图像大小；
参数4，为通道均值减法；
4、人脸检测
OpenCv执行推理可如下使用：
net.SetInput(blob);
var detections = net.Forward();
说明：返回值detections 中含有置信度及人脸位置信息，遍历可获取及绘制，效果如下图；
参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/450547075
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对应系列文章"C# 基于Halcon的视觉工作流"，欢迎前往阅读。
上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！