五、运行流程序列图 下面是矩形框检测的运行流程,用序列图表示其各个步骤。 ContourEdge MapGrayImageImageUserContourEdge MapGrayImageImageUserRead imageConvert to grayscaleApply Canny edge detectionFind contoursDetect rectanglesDraw rectangles 六、总结 通过以上步骤,我们成功地使用OpenCV检测了图像中的矩形框。这...
为了看到自己画了哪些轮廓,可以使用 cv2.boundingRect()函数获取轮廓的范围,即左上角原点,以及他的高和宽。然后用cv2.rectangle()方法画出矩形轮廓 """ x, y, w, h = cv2.boundingRect(img) 参数: img 是一个二值图 x,y 是矩阵左上点的坐标, w,h 是矩阵的宽和高 ...
AI代码解释 # Create the face detectingfunctiondefdetect_face(img):img_2=img.copy()face_rects=face_cascade.detectMultiScale(img_copy,scaleFactor=1.1,minNeighbors=3)for(x,y,w,h)inface_rects:cv2.rectangle(img_2,(x,y),(x+w,y+h),(255,255,...
在以上代码中,我们首先使用`cv2.imread`加载图像,然后创建一个Haar级联分类器来进行行人的检测。接着,我们将图像转换为灰度图,并使用`detectMultiScale`函数进行目标检测,并将结果保存在`faces`变量中。最后,我们使用`cv2.rectangle`函数绘制矩形框,并将结果显示在屏幕上。 这个示例只是一个简单的行人检测示例,如果...
这里，我们将模型文件复制到程序文件所在的同一文件夹下即可。一旦准备好这些，我们可以开始进行人脸检测了。通过使用OpenCV的人脸检测算法，我们可以在图像中实时检测到人脸的位置。第五步：检测人脸 faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30))faces返回一个...
千万注意opencv的轮廓检测和边缘检测是两码事 本文链接:https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82945328 1 获取轮廓 OpenCV2获取轮廓主要是用 cv2.findContours() 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
然后利用加载好的人脸分类器将每一帧摄像头记录的数据带入OpenCv中,让Classifier判断人脸。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 其中gray为要检测的灰度图像,1.3为每次图像尺寸减小的比例,5为minNeighbors faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.3,5) ...
faces_rect=haar_cascade.detectMultiScale(gray_img,scaleFactor=1.1,minNeighbors=9)# Iterating through rectangles of detected faces# 遍历检测到的人脸的矩形# 通过 cv2 模块的 rectangle 方法通过迭代所有检测到的人脸,在检测到的人脸周围绘制矩形。for(x,y,w,h)infaces_rect:cv2.rectangle(img,(x,y),(...
area < 3000: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) cv2.imshow("detection", frame) cv2.imshow("back", dilated) if cv2.waitKey(110) & 0xff == 27: break camera.release() if __name__ == '__main__': video = 'person.avi' detect_video(...
faces = faceCascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5, minSize=(30, 30), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE ) 对于检测到的每个人脸,都加上一个矩形框: for (x, y, w, h) in faces:if w > 250 : cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (255, 0, 0), 3)...