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_frontalface_default.xml") #级联检测器获取文件 faces = face_detector.detectMultiScale(gray,1.1,2) #在多个尺度空间上进行人...
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_...
//detectMultiScale函数中smallImg表示的是要检测的输入图像为smallImg,faces表示检测到的人脸目标序列,1.1表示 //每次图像尺寸减小的比例为1.1,2表示每一个目标至少要被检测到3次才算是真的目标(因为周围的像素和不同的窗口大 //小都可以检测到人脸),CV_HAAR_SCALE_IMAGE表示不是缩放分类器来检测,而是缩放图像,Si...
首先编辑 face detector vim facedetector.py # import the necessary packages import cv2 class FaceDetector: def __init__(self, faceCascadePath): # load the face detector self.faceCascade = cv2.CascadeClassifier(faceCascadePath) def detect(self, image, scaleFactor = 1.1, minNeighbors = 5, minSize...
cv.CascadeClassifier 会返回一个face区域 在这个区域里面可以获取它所对应的坐标 import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt def face_detect_demo(): gray=cv.cvtColor(src,cv.COLOR_BGR2GRAY) #灰度处理 face_detector=cv.CascadeClassifier('D:\\Anaconda3\\Lib\\site-pack...
# Load the image 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, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, flags...
face_detector.infer_image(inputImage); HighGui.imshow("OpenCVJava深度学习人脸检测演示",inputImage); HighGui.waitKey(0); VideoCapturecapture=newVideoCapture; capture.open(0); while(true){ Matframe=newMat; booleanret=capture.read(frame); Core.flip(frame,frame,1); ...
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_detector=cv.CascadeClassifier("haarcascade_frontalface_alt_tree.xml")# 调用函数识别人脸 faceRects=classifier.detectMultiScale(gray,scaleFactor=1.2,minNeighbors=3,minSize=(32,32)) 最后在图片上画矩形:使用 OpenCV 的 rectangle() 绘制矩形。