在此我们选择facedetect.cpp。复制相应代码运行 注意头文件需要做参照以下(而非例程中所示): 接着我们把这个项目所需要的数据文件移动到该项目应用程序所在目录 整个实验程序源码见facedetect.cpp(稍后会解析并简化): 运行程序。该程序会自动打开摄像头,识别并定位摄像头前的人脸以及眼睛部位。 输入q或者Q,退出程序 ...
face = cv2.CascadeClassifier('E:\VSCode\CSDN\haarcascade_frontalface_default.xml') eye = cv2.CascadeClassifier('E:\VSCode\CSDN\haarcascade_eye.xml')#加载眼睛检测器 faces = face.detectMultiScale(gray)#执行人脸检测 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),...
face_test =cv.CascadeClassifier('D:/test001/Lib/site-packages/cv2/data/haarcascade_frontalface_alt2.xml') #对图像进行检测,1.01为检测的倍数,5为检测次数,0为默认参数,后面两个为最小检测范围和最大检测范围为100*100和300*300像素 face = face_test.detectMultiScale(img_resize,1.01,5,0,(100,100),...
gray=cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)#图片变为灰度图,人脸特征需在灰度图中查找 face_detector=cv.CascadeClassifier('E:/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_default.xml') #通过级联检测器cv.CascadeClassifier,加载特征数据 faces= face_detector.detectMultiScale(gray) #在尺度空间对图片进行人脸...
这种方法可以推广到刚性物体的检测,前提是要训练好级联分类器(比如说用类haar特征),一旦训练数据弄好了,直接调用opencv中的类CascadeClassifier,用它的几个简单的成员函数就可以完成检测功能。所以说用起来还是很简单的。下面就是用的opencv中自带的samples中的facedetect例子。
face = face_detector.detectMultiScale(grey) for x, y, w, h in face: # 设置标签,分离文件名称 lables.append(int(folder)) # 设置人脸数据 faces.append(grey[y:y + h, x:x + w]) return faces, lables # 调用方法获取人脸信息及标签 ...
我们设置新的参数值:face_bboxes = model.detectMultiScale(img, 1.01, 10),注意这个参数值可以自己调节,多运行几次代码看看效果。【opencv自带的分类器就是这么古老呀】 你会发现,有很多人脸被检测出来了,即使检测框的标注不是很准确。 15. 接下来,我们要用一下高级货啦(深度学习模型),检测效果会大幅提升。
faces_detected = face_cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) 结果是一个数组,其中包含所有检测到的脸部特征的矩形位置。我们可以很容易地绘制它: (x, y, w, h) = faces_detected[0] cv2.rectangle(img, (x, y), ...
OpenCV 的人脸检测应用于视频、视频流和网络摄像头。打开一个新文件，将其命名为 detect_faces.py ，...
python3 detect.py --shape-predictor shape_predictor_68_face_landmarks.dat 您将看到一个窗口,显示您的相机的实时视图。然后按“S”键从实时流中选择一帧。您会在嘴巴区域看到红点。使用 ESC 键查看其他面部零件。 从imutils 导入 face_utils 将numpy 导入为 np ...