首先调用OpenCV中的库函数对照片进行人脸检测,得到人脸矩形的各参数值,从而可以得到帽子要加在什么位置上去,由于人脸照片和帽子照片的大小位置的不同,所以当我们要将两个照片进行拼接的时候就得取人脸的上部分即额头的那一部分(如下图) 之后按照这个尺寸重新规划帽子的尺寸。 3灰度化帽子 因为我们要想得到两张照片拼...
OpenCV提供了Haar级联分类器，可以用于面部检测。1# 加载Haar级联面部检测模型 2face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml') 3 4# 检测面部 5faces = face_cascade.detectMultiScale(gray_image, scaleFactor=1.1, minNeighbors=5) 6 7# 在原图上标记检测到的面部 8for (x, y...
如你所见,我们得到的输出为True,并打印了frame数组的一部分。 但是我们需要读取视频的第一个帧/图才能开始,是吧? 要做到这一点,首先我们需要创建一个frame对象,它将读取VideoCapture对象的图像。 如上所示,imshow方法用于捕获视频的第一帧。 在此期间,我们已经尝试了捕获视频的第一图像/帧。 那么我们如何在OpenCV中...
ret , frame = cap.read() 按帧读取视频,一般前面结合循环可以一直读取视频 ret 是布尔值,如果读取帧是正确的则返回True,如果文件读取到结尾,它的返回值就为False frame是每一帧的图像,是个三维矩阵,相当于一张照片图像 key = cv2.waitKey(milliseconds) & 0xFF 在读取视频的时候,milliseconds为0时,就是每读...
如果你对identify、get_first_frame和text_to_speech方法调用有点困惑,不要担心!我们就要谈到这个了!现在我们的处理程序已经就位,让我们开始面部识别吧! FaceNet FaceNet是谷歌在2015年开发的一个模型。FaceNet使用一种称为聚类的过程 聚类的目的是创建一种嵌入,就像单词一样。唯一的区别是,该模型不是学习向量标记的id...
(frame,cv2.COLOR_RGB2GRAY)17#检测人脸18faces =faces_cascade.detectMultiScale(gray)19#标记人脸20for(x,y,w,h)infaces:21cv2.rectangle(frame,(x,y),(x+w,y+h),(0,255,0),2)22#显示图片23cv2.imshow('photo',frame)24#暂停窗口25ifcv2.waitKey(5) & 0xFF == ord('q'):26break2728#6...
使用 OpenCV 读取、写入和显示图像 #玩转AI摘要#让我们通过一个例子来看看如何从相机捕获视频并显示它。importnumpy asnpimportcv2cap=cv2.VideoCapture()while(True):ret,frame=cap.read()cv2.imshow('frame',frame)ifcv2.waitKey(1)&0xFF==ord('q'):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()cv2....
在opencv-python中,可以通过以下步骤显示最后一帧: 导入必要的库和模块: 代码语言:txt 复制 import cv2 加载视频文件并获取帧数: 代码语言:txt 复制 video = cv2.VideoCapture('video.mp4') frame_count = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)) 循环读取每一帧,直到读取到最后一帧: 代码语言:txt...
使用OpenCV显示图片非常简单和直接。思考以下图片: import cv2 # Black and White (gray scale) Img = cv2.imread ("Penguins.jpg",0) cv2.imshow("Penguins", img) cv2.waitKey(0) # cv2.waitKey(2000) cv2.destroyAllWindows() 正如你所见,我们首先使用imread导入图片。我们需要一个输出窗口来显示这个图片...
# cv2.waitKey()代表等待键盘输入 # cv2.waitKey(1)代表延时1ms切换到下一帧图像 # cv2.waitKey(0)只显示当前帧的图像 3. cv2.waitKey(1) # cap.release()释放摄像头 4. cap.release() # 统计视频图片的数量 5. cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT) ...