general

前不久从知乎上爬了一些用户数据，想过滤掉非真实用户头像，于是就想到了opencv

Installation

配置opencv环境是一门玄学，跌跌撞撞遇到很多坑。最后还好找到了一个正确的方法。下面说下mac配置好opencv3的最好方法：

  1. 安装Homebrew，这个不用说，现在基本mac都会装
  2. 用brew安装opencv3: 
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    brew tap homebrew/science  
    brew install opencv3 --with-contrib
    如果直接brew install opencv的话，安装的是opencv2，在使用findContours函数的时候会报错Assertion failed，所以还是安装opencv3吧，还有国内速度比较慢，翻墙了也慢，所以还是耐心等待下吧。
  3. 源码CUDA安装opencv3:
    这个麻烦一点，不细表，见传送门：http://www.pyimagesearch.com/2015/06/15/install-opencv-3-0-and-python-2-7-on-osx/
  4. 测试是否安装好: 
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    python -c "import cv2;  print cv2.__version__"
    #显示3.1.0就是装好了，显示其他报错的话，pip安装相关包就可以了

    OpenCV face detection witch python

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    import cv2
    import numpy

    face_cascade = cv2.CascadeClassifier("/usr/local/opt/opencv3/share/OpenCV/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml")

    image = cv2.imread("zhihu_img/8b3d3864dcfc857e522e1dc00f7e7804.jpg")

    dst = cv2.resize(image, (255, 255), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)

    gray = cv2.cvtColor(dst, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.2, 5)

    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(dst, (x, y), (x+w, y+h), (0, 255, 0), 2)

    cv2.imshow('YCM', dst)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()
    代码解释：
  5. cv2.CascadeClassifier('xxxxx.xml')haarcascade_frontalface_default.xml 是用于脸部识别的特征文件
  6. cv2.resize(image, (255, 255), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)把图片像素限制到255*255
  7. detectMultiScale(image,scaleFactor,minNeighbors,flags,minSize,maxSize) 这个方法最终返回值为识别出的矩阵框[x, y, w, h]，(x,y)左上角起始坐标，w宽，h高。scaleFactor:前后两次相继的扫描中，搜索窗口的比例系数.例如1.1指将搜索窗口依次扩大10%。图片小的时候，比例系数尽量小能提高准确率。minNeighbors:构成检测目标的相邻矩形的最小个数。一般使用2or3，为0时返回所有的被检候选矩形框。
  8. cv2.rectangle在图片上画出矩形框

final