capture=cv2.VideoCapture(0) data, addr = s.recvfrom(1024) # 设置分辨率 capture.set(3, 256) capture.set(4, 256) face_cade=cv2.CascadeClassifier(r'./haarcascade_frontalface_default.xml') while True: success,frame=capture.read() # print(success) while not success and frame is None: success...
camera_init()函数用于初始化摄像头,设置分辨率、帧率等参数。 capture_frame()函数实现了图像捕获和简单的预处理: 使用camera_capture()捕获一帧图像到frame_buffer。 对图像进行简单的亮度调整,这里仅作示例,实际应用中可能需要更复杂的预处理。 最后将处理后的帧数据发送给树莓派进行进一步分析。 3.2 深度学习模型...
这种机器学习方法基于大量正面、负面图像训练级联函数,然后用于检测其他图像中的对象。 这里,我们将用它进行猫脸识别。最初,该算法需要大量正类图像(猫脸图像)和负类图像(不带猫脸的图像)来训练分类器。然后我们需要从中提取特征。 OpenCV 具备训练器和检测器,也可以训练自己的对象分类器,如汽车、飞机等 参考: http...