在這篇文章中，我將向你展示如何編寫一個檢測貓臉的簡單程序。在我的人臉檢測帖子中，我演示了如何使用Python檢測人臉。當我用圖像測試代碼時，我發(fā)現(xiàn)其中有些圖像中有動物，但是我們創(chuàng)建的人臉檢測模型并不能識別動物的面部，所以我想知道是否有一種方法可以在圖像中檢測動物的臉，于是我在互聯(lián)網上做了一點研究，發(fā)現(xiàn)這是可能的，而且在Kaggle上找到了很多免費的數(shù)據集，里面有幾百張圖片。Kaggle是一個尋找免費數(shù)據集的好地方，他們也在組織數(shù)據科學競賽，這是一個練習數(shù)據科學技能和向他人學習的好地方。不管怎樣，回到我們的項目。我很高興能在一個程序中結合人類和貓的面部檢測模型，這樣我們的機器可以學會區(qū)分人類和貓。這將是一個有趣的工作項目，我們開始吧！！庫第一件事是文書工作。當你在機器學習項目中工作時，安裝和導入庫是必需的。我們將在這個項目中使用兩個庫，OpenCV和Pillow。OpenCV是一個高度優(yōu)化的庫，專注于實時應用程序。Pillow是一個強大的圖像處理庫。Pillow將作為“Pillow”安裝，但是導入的時候使用PIL，它們是同一件事，別搞混了。OpenCV（opensourcecomputervision Library）是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫。OpenCV旨在為計算機視覺應用提供一個通用的基礎設施，并加速機器感知在商業(yè)產品中的應用。作為一個BSD授權產品，OpenCV使企業(yè)很容易使用和修改代碼。安裝過程非常簡單和容易。在終端窗口中編寫以下代碼行：pip install opencv－python pillow安裝完成后，我們可以將其導入程序。import cv2 from PIL import ImageOpenCV已經包含了許多預先訓練過的人臉、眼睛、微笑等分類器，這些XML文件存儲在GitHub文件夾中。我們將使用貓面部檢測和人臉檢測模型。以下是鏈接：貓臉：https：／／raw．githubusercontent．com／opencv／opencv／master／data／haarcascades／haarcascade＿frontalcatface＿extended．xml人臉：https：／／raw．githubusercontent．com／opencv／opencv／master／data／haarcascades／haarcascade＿frontalface＿default．xml如果你有帳戶，你可以從Github下載XML文件；如果沒有，可以從上面的鏈接復制代碼并粘貼到文本編輯器中并保存它們，我把它們叫做“catface＿detector．xml”和“humanface＿detector．xml”。將文件保存到文件夾后，讓我們將它們加載到程序中。＃ Load the cascades catface＿cascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＇catface＿detector．xml＇） humanface＿cascade ＝ cv2．CascadeClassifier（＇humanface＿detector．xml＇）圖像在這一步中，你將選擇要在測試代碼中的圖像。確保你有至少兩張圖片來檢查你的程序的準確性。這些圖像可以同時有人和貓，或者只是其中一個。如果你很難找到一個免費的圖片集，可以使用我在Kaggle上找到的免費數(shù)據集（https：／／www．kaggle．com／tongpython／cat－and－dog）。請隨時下載和使用這個項目。以下是我將在我們的項目中使用的圖像：