利用Python+OpenCV实现猫脸检测。
使用的是OpenCV内置的Viola-Jones目标检测框架来实现猫脸检测，感觉挺有意思的。
让我们愉快地开始吧~~~
（2）积分图
下面我们来考虑一下如何计算矩形的特征值。对图像中的任意一点A(x, y)，定义该点的积分图为其左上角的所有像素值之和，即：
因此，要计算矩形模板的特征值，也就是计算两个区域之间的像素和之差，只需要用特征区域端点的积分图来进行简单的加减运算就可以了：
（3）Haar分类器
Haar分类器是一个监督学习分类器，要进行目标检测，首先要对图像进行直方图均衡化和归一化处理，然后检测里面是否包含要检测的物体。
流程框架图为(Haar分类器本质上由Haar特征提取器、离散强分类器以及强分类级联器组成)：
效果演示
使用方式：
修改源代码中的图片名为自己需要检测的图片：
在cmd窗口运行DetectCatFace.py文件即可。
效果：
原图1：
检测结果1：
原图2：
检测结果2（并不能很好地区分狗狗和猫咪）：
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