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 ...
faces = face.detectMultiScale(gray) #执行人脸检测 for x,y,w,h in faces: cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2) #绘制矩形标注人脸 roi_eye = gray[y:y+h, x:x+w] #根据人脸获得眼睛的检测范围 eyes = eye.detectMultiScale(roi_eye) #在人脸范围内检测眼睛 for (ex,e...
cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows 2.打开摄像头进行人脸检测 代码如下(示例): import numpy as np def face_detect_demo(image): gray = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2GRAY) face_detector = cv.CascadeClassifier('E:/opencv/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml') faces = face_...
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)...
face_detector = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') # 读取图片 im = cv2.imread('./zxc/2.jpg') # 检测人脸,返回人脸的位置信息 faces = face_detector.detectMultiScale(im) # 遍历人脸 for x, y, w, h in faces: ...
img = cv2.resize(img, (500,400))face_detected(img) while True: iford('q') == cv2.waitKey(0): break cv2.destroyWindow() ##视频检测 import cv2 def face_detected(im): im_gray = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2GRAY) face_detect = cv2.CascadeClassifier('D:/opencv/opencv/sources/data...
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), ...
gray = cv2.imread('face_detect_test.jpeg', 0) plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(gray, cmap='gray') plt.show() 测试图像 然后开始检测人脸,并将检测到的人脸框起来。 # Detect faces faces = faceCascade.detectMultiScale( gray,
gray = cv2.imread('face_detect_test.jpeg', 0) plt.figure(figsize=(12,8)) plt.imshow(gray, cmap='gray') plt.show() 测试图像 然后开始检测人脸,并将检测到的人脸框起来。 # Detect faces faces = faceCascade.detectMultiScale( gray,
face_01 = face_detector.detectMultiScale(gray, minNeighbors=4); # 绘制矩形人脸检测 print("第%d张图片===:"%i,face_01) print(type(face_01)) if isinstance(face_01,tuple): print("没有检查的头像") pass else: print("***有检查的头像***") for...