Haar特征
哈尔特征使用检测窗口中指定位置的相邻矩形，计算每一个矩形的像素和并取其差值。然后用这些差值来对图像的子区域进行分类。
haar特征模板有以下几种：
以第一个haar特征模板为例
计算方式
1.特征 = 白色 - 黑色(用白色区域的像素之和减去黑色区域的象征之和)
2.特征 = 整个区域 * 权重 + 黑色 * 权重
使用haar模板处理图像
从图像的起点开始，利用haar模板从左往右遍历，从上往下遍历，并设置步长，同时考虑图像大小和模板大小的信息
假如我们现在有一个 1080 * 720 大小的图像，10*10 的haar模板,并且步长为2，那么我我们所需要的的计算量为: (1080 / 2 * 720 / 2) * 100 * 模板数量 * 缩放 约等于50-100亿，计算量太大。
积分图
使用积分图可大量减少运算时间，实际上就是运用了前缀和的原理
Adaboost分类器
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器（强分类器）。
算法流程
该算法其实是一个简单的弱分类算法提升过程，这个过程通过不断的训练，可以提高对数据的分类能力。整个过程如下所示：
1. 先通过对N个训练样本的学习得到第一个弱分类器；
2. 将分错的样本和其他的新数据一起构成一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第二个弱分类器 ；
3. 将1和2都分错了的样本加上其他的新样本构成另一个新的N个的训练样本，通过对这个样本的学习得到第三个弱分类器；
4. 最终经过提升的强分类器。即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定。
我们需要从官网下载俩个Adaboost分类器文件,分别是人脸和眼睛的分类器:
下载地址：https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades
代码实现
实现人脸识别的基本步骤：
1.加载文件和图片
2.进行灰度处理
3.得到haar特征
4.检测人脸
5.进行标记
我们使用cv2.CascadeClassifier()来加载我们下载好的分类器。
然后我们使用detectMultiScale()方法来得到识别结果
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 1.加载文件和图片 2.进行灰度处理 3.得到haar特征 4.检测人脸 5.标记
face_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_xml = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
img = cv2.imread('img.png')
cv2.imshow('img', img)
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 1.灰色图像 2.缩放系数 3.目标大小
faces = face_xml.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
print('face = ',len(faces))
print(faces)
#绘制人脸，为人脸画方框
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(img, (x,y), (x + w, y + h), (255,0,0), 2)
roi_face = gray[y:y+h,x:x+w]
roi_color = img[y:y+h,x:x+w]
eyes = eye_xml.detectMultiScale(roi_face)
print('eyes = ',len(eyes))
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color, (ex,ey),(ex + ew, ey + eh), (0,255,0), 2)
cv2.imshow('dat', img)
cv2.waitKey(0)
face = 1 [[133 82 94 94]] eyes = 2
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
- 【雨果唱片】中国管弦乐《鹿回头》WAV
- APM亚流新世代《一起冒险》[FLAC/分轨][106.77MB]
- 崔健《飞狗》律冻文化[WAV+CUE][1.1G]
- 罗志祥《舞状元 (Explicit)》[320K/MP3][66.77MB]
- 尤雅.1997-幽雅精粹2CD【南方】【WAV+CUE】
- 张惠妹.2007-STAR（引进版）【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2008-LOVE情歌集VOL.8【正东】【WAV+CUE】
- 罗志祥《舞状元 (Explicit)》[FLAC/分轨][360.76MB]
- Tank《我不伟大，至少我能改变我。》[320K/MP3][160.41MB]
- Tank《我不伟大，至少我能改变我。》[FLAC/分轨][236.89MB]
- CD圣经推荐-夏韶声《谙2》SACD-ISO
- 钟镇涛-《百分百钟镇涛》首批限量版SACD-ISO
- 群星《继续微笑致敬许冠杰》[低速原抓WAV+CUE]
- 潘秀琼.2003-国语难忘金曲珍藏集【皇星全音】【WAV+CUE】
- 林东松.1997-2039玫瑰事件【宝丽金】【WAV+CUE】