人脸识别实现函数如下: defface_detect(img):gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转换为灰度face_detector=cv2.CascadeClassifier(r'haarcascade_frontalface_alt2.xml')face=face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,5,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,(...
import numpy as np def face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY) #在灰度图像基础上实现的 face_detector = cv.CascadeClassifier("./haarcascade_frontalcatface.xml") #级联检测器获取文件 faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.01,1) #在多个尺度空间上进行人脸检测...
face = cv2.resize(face, (32, 32)) face = face.astype("float") / 255.0 face = img_to_array(face) face = np.expand_dims(face, axis=0) # pass the face ROI through the trained liveness detector # model to determine if the face is "real" or "fake" preds = model.predict(face)[...
cv2.CascadeClassifier对象可以用来检测人脸 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 1. 其中,传入参数为特征文件的路径。我们可以选择相对路径,也可以选择绝对路径。完整人类检测代码如下: import cv2 # 加载特征数据 face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_def...
face = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.1, 3) # 参数一:灰度图像 # 参数二:尺度变换,就是向上或者向下每次是原来的多少倍,这里是1.1倍 # 参数三:人脸检测次数,设置越高,误检率越低,但是对于迷糊图片,我们设置越高,越不易检测出来,要适当降低(默认为3) ...
opencv_face detector.pbtxt: 定义模型结构的配置文件 opencv_face_detector_uint8.pb: 包含实际层权重的训练模型文件 使用预训练的模型执行人脸检测时主要包含下列步骤: 调用cv2.dnn.readNetFromCaffe)或 cv2.dnn.readNetFromTensorflow0函数加载模型,创建检测器 ...
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检测 for x,y,w,h in faces:#绘制矩形, ...
在OpenCV的\sources\samples\dnn\face_detector目录下,有一个download_weights.py脚本文件,首先运行一下,下载模型文件。下载的模型文件分别为: Caffe模型 res10_300x300_ssd_iter_140000_fp16.caffemodel deploy.prototxt tensorflow模型 opencv_face_detector_uint8.pb ...
face_detector=face_cascade faces=face_detector.detectMultiScale(gray,1.3,5)# 框选人脸,for循环保证一个能检测的实时动态视频流for(x,y,w,h)infaces:# xy为左上角的坐标,w为宽,h为高,用rectangle为人脸标记画框 cv2.rectangle(img,(x,y),(x+w,y+w),(255,...
人脸检测 这里主要是代码层面的 importcv2ascvimportnumpyasnpdefface_detect_demo(image):gray=cv.cvtColor(image,cv.COLOR_BGR2GRAY)# 检测器face_detector=cv.CascadeClassifier(r"haarcascade_frontalface_default.xml")# 多个尺度空间进行人脸检测faces=face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,2)forx,y,w,hinfa...