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我通过查看该网站来编写脚本,该脚本运行良好,但在计算机上运行该脚本时,唯一的问题是只能检测到眼睛区域。
https://pythonprogramming.net/haar-cascade-face-eye-detection-python-opencv-tutorial/
以下是我根据该网站编写的脚本。
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
image = cv2.imread('frame119.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = image[y:y+h, x:x+w]
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
最佳答案
如果未检测到脸部,则无法检测到眼睛。
所以尝试这些修改
import numpy as np
import cv2
face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')
image = cv2.imread('frame119.jpg')
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)
print len(faces) # it will print no of faces detected
for (x,y,w,h) in faces:
cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
roi_color = image[y:y+h, x:x+w]
cv2.imshow('face',roi_color) # It will show a cropped face , if face is detected
cv2.waitKey()
eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
for (ex,ey,ew,eh) in eyes:
cv2.rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)
cv2.imshow('image', image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
关于python-2.7 - 使用opencv和python进行人脸检测只能检测眼睛区域,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/39030340/
我对机器学习有一点了解,想自己实现一个学习系统,但不知道该怎么做。谁能给我一个演示或使用其他方法来比较人脸? 这是一个相关的帖子:https://stackoverflow.com/questions
这不是问题,但我很困惑什么 3D 空间对应什么。我习惯于听到模型、 View 、投影空间,但在我的工作中他们使用世界、眼睛、投影。我没有意识到 World 和 Eye 是模型和 View 的同义词,所
我是一名优秀的程序员,十分优秀!