1.级联分类器：OpenCV提供的级联分类器有Harr、HOG、LBP这3种，这些分类器以XML文件保存，这里主要演示Harr检测人脸（OpenCV提供的分类器不仅限于检测人脸，还包括下表特征检测，当然OpenCV还支持训练自己的级联分类器，这里不做说明。。。）。2.函数介绍：object=cv2.CascadeClassifier(filename)加载分类器object：分类器对象。filename：分类器xml路径+文件名。object=faceCascade.detectMultiScale(img，scaleFactor，minNeighbors，minSize，maxSize）检测

我的问题很简单:在matplotlib中，如何轻松地将轴系统中的坐标与数据系统进行转换(理想情况下，我正在寻找一个简单的函数output_coords=magic_func(input_coords))实际上我的确切问题是:我想绘制一个matplotlib.patches.Ellipse，其中心在Axis系统中，但其大小(宽度和长度)在Data系统中。但是transforms.blended_transform_factory方法在这种情况下不起作用。谢谢! 最佳答案 要从Axes实例ax获取转换，您可以使用axis_to_data

您推荐哪种PHP↔Perl接口(interface)或绑定(bind)？我需要能够从PHP脚本运行位于Perl文件中的Perl函数并获取返回值。我已经找到了PECL"perl"package但我不确定自从上次Subversion事件是大约12个月前以来它有多可靠。我还找到了Perl模块PHP::Interpreter根据将近3年的教程，这应该是双向的，IntegratingPHPandPerl.如果您能推荐(或不推荐)这两个选项中的任何一个，或者如果您有一个我还没有见过的更好的选项，我将不胜感激。 最佳答案 从来没有用过这些，但它们

前言 最近在学习人脸的目标检测任务时，用了Haar人脸检测算法，这个算法实现起来太简洁了，读入个.xml，调用函数就能用。但是深入了解我发现这个算法原理很复杂，也很优秀。究其根源，于是我找了好些篇相关论文，主要读了2001年PaulViola和MichaelJones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章，《RapidObjectionDectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeatures》。这个算法最大的特点就是快！在当时，它能够做到实时演示人脸检测效果，这在当时的硬件情况下是非常震惊的，且还具有极高的准确率。同时在2011年，这篇论文在科罗多拉

前言 最近在学习人脸的目标检测任务时，用了Haar人脸检测算法，这个算法实现起来太简洁了，读入个.xml，调用函数就能用。但是深入了解我发现这个算法原理很复杂，也很优秀。究其根源，于是我找了好些篇相关论文，主要读了2001年PaulViola和MichaelJones在CVPR上发表的一篇可以说是震惊了计算机视觉的文章，《RapidObjectionDectionusingaBoostedCascadeofSimpleFeatures》。这个算法最大的特点就是快！在当时，它能够做到实时演示人脸检测效果，这在当时的硬件情况下是非常震惊的，且还具有极高的准确率。同时在2011年，这篇论文在科罗多拉