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我正在尝试使用 Python OpenCV 开发人脸识别系统,但我不断收到以下错误
"!empty() in function 'cv::CascadeClassifier::detectMultiScale'"
这是我正在使用的代码:
import cv2
import os
import numpy as np
from PIL import Image
import pickle
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
image_dir = os.path.join(BASE_DIR, "foto")
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_alt2.xml')
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create()
current_id = 0
label_ids = {}
y_labels = []
x_train = []
for root, dirs, files in os.walk(image_dir):
for file in files:
if file.endswith("png") or file.endswith("jpg"):
path = os.path.join(root, file)
label = os.path.basename(root).replace(" ", "-").lower()
#print(label, path)
if not label in label_ids:
label_ids[label] = current_id
current_id += 1
id_ = label_ids[label]
#print(label_ids)
#y_labels.append(label) # some number
#x_train.append(path) # verify this image, turn into a NUMPY
arrray, GRAY
pil_image = Image.open(path).convert("L") # grayscale
size = (550, 550)
final_image = pil_image.resize(size, Image.ANTIALIAS)
image_array = np.array(final_image, "uint8")
#print(image_array)
faces = face_cascade.detectMultiScale(image_array, scaleFactor=1.5, minNeighbors=5)
for (x,y,w,h) in faces:
roi = image_array[y:y+h, x:x+w]
x_train.append(roi)
y_labels.append(id_)
#print(y_labels)
#print(x_train)
with open("pickles/face-labels.pickle", 'wb') as f:
pickle.dump(label_ids, f)
recognizer.train(x_train, np.array(y_labels))
recognizer.save("recognizers/face-trainner.yml")
我做错了什么?
最佳答案
您需要输入文件的完整路径。示例:
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('C:\\working_Dir\\data\\codes\\OpenCV\\classifiers\\haarcascade_frontalface_alt2.xml')
您可以从此处的 github Repo 下载这些代码:Face Detection with Python using OpenCV
关于python - "!empty() in function ' cv::CascadeClassifier::检测MultiScale '",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54120605/
如何提供可以在本地生成图像(即无需下载图像数据)的 MultiScaleTileSource 实现? 这是跟进:跟进:stackoverflow.com/questions/432956/silver
我正在使用 OpenCV 的 HOG 检测器来检测视频中的行人。但是它的 detectMultiScale() 返回的边界框有一个负值。到目前为止,我在互联网上找不到任何有用或有用的东西来理解和解决这
我是一名优秀的程序员,十分优秀!