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怎么在python3.6.3中使用opencv3.3.0實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)人臉捕獲?相信很多沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無(wú)策,為此本文總結(jié)了問(wèn)題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過(guò)這篇文章希望你能解決這個(gè)問(wèn)題。
程序
import cv2 import numpy as np cv2.namedWindow("Face_Detect") #定義一個(gè)窗口 cap=cv2.VideoCapture(0) #捕獲攝像頭圖像 success,frame=cap.read() #讀入第一幀 classifier=cv2.CascadeClassifier("C:/opencv-3.3.0/data/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt.xml") **#定義人臉識(shí)別的分類數(shù)據(jù)集,需要自己查找,在opencv的目錄下,參考上面我的路徑** while success:#如果讀入幀正常 size=frame.shape[:2] image=np.zeros(size,dtype=np.float16) image=cv2.cvtColor(frame,cv2.COLOR_BGR2GRAY) cv2.equalizeHist(image,image) divisor=8 h,w=size minSize=(int(w/divisor),int(h/divisor)) #像素一定是整數(shù),或者用w//divisor faceRects=classifier.detectMultiScale(image,1.2,2,cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE,minSize) #人臉識(shí)別 if len(faceRects)> 0: for faceRect in faceRects: x,y,w,h=faceRect cv2.circle(frame,(x+w//2,y+h//2),min(w//2,h//2),(255,0,0),2) #圓形輪廓 cv2.circle(frame,(x+w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #左眼輪廓 cv2.circle(frame,(x+3*w//4,y+2*h//5),min(w//8,h//8),(0,255,0),2)#右眼輪廓 cv2.circle(frame,(x+w//2,y+2*h//3),min(w//8,h//8),(0,255,0),2) #鼻子輪廓 cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w, y+h), (0,0,255),2) #矩形輪廓 cv2.imshow("Face_Detect",frame) #顯示輪廓 success,frame=cap.read()#如正常則讀入下一幀 c=chr(key&255) if c in ['q','Q',chr(27)]:#如果鍵入‘q'退出循環(huán) print('exit'\n) break#退出循環(huán) #循環(huán)結(jié)束則清零 cap.release() cv2.destroyAllWindows()
看完上述內(nèi)容,你們掌握怎么在python3.6.3中使用opencv3.3.0實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)人臉捕獲的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
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