登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
前言参考文章：pythonopencv检测行人_【图像处理】使用OpenCV实现人脸和行人检测本文主要讲述关于opencv官方提供的现成模型，采取Hog特征和SVM分类器的方式，实现对图片进行人体/人脸的识别，并用不同颜色框出识别的矩形区域。ps：测试图片源于网络，如有侵权，可私聊立删。开发环境：pycharm-2020.1.5， python-3.8.5，opencv-python-4.5.4.
所谓细化就是经过一层层的剥离，从原来的图中去掉一些点，但仍要保持原来的形状，直到得到图像的骨架。骨架，可以理解为物体的中轴，例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线；正方形的骨架是它的中心点；圆的骨架是它的圆心，直线的骨架是它自身，孤立点的骨架也是自身。得到了骨架，就相当于突出物体的主要结构和形状信息，去除了多余信息，根据这些信息可以实现图像上特征点的检测，如端点，交叉点和拐点。下面先介绍经
