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这篇CFSDN的博客文章Python人脸识别初探由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
本文实例为大家分享了Python人脸识别的具体代码,供大家参考,具体内容如下 。
1.利用opencv库 。
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2
3
|
sudo apt
-
get install libopencv
-
*
sudo apt
-
get install python
-
opencv
sudo apt
-
get install python
-
numpy
|
2 .Python实现 。
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38
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41
|
import
os
import
os
from
PIL
import
Image,ImageDraw
import
cv
def
detect_object(image):
grayscale
=
cv.CreateImage((image.width,image.height),
8
,
1
)
#创建空的灰度值图片
cv.CvtColor(image,grayscale,cv.CV_BGR2GRAY)
cascade
=
cv.Load(
"/usr/share/opencv/haarcascades/haarcascade_frontalface_alt_tree.xml"
)
#记载特征值库,此目录下还有好多库可以选用
rect
=
cv.HaarDetectObjects(grayscale,cascade,cv.CreateMemStorage(),
1.1
,
2
,cv.CV_HAAR_DO_CANNY_PRUNING,(
20
,
20
))
result
=
[]
#标记位置
for
r
in
rect:
result.append((r[
0
][
0
],r[
0
][
1
],r[
0
][
0
]
+
r[
0
][
2
],r[
0
][
1
]
+
r[
0
][
3
]))
return
result
def
process(infile):
image
=
cv.LoadImage(infile)
if
image:
faces
=
detect_object(image)
im
=
Image.
open
(infile)
path
=
os.path.abspath(infile)
save_path
=
os.path.splitext(path)[
0
]
+
"_face"
try
:
os.mkdir(save_path)
except
:
pass
if
faces:
draw
=
ImageDraw.Draw(im)
count
=
0
for
f
in
faces:
count
+
=
1
draw.rectangle(f,outline
=
(
255
,
0
,
0
))
a
=
im.crop(f)
file_name
=
os.path.join(save_path,
str
(count)
+
".jpg"
)
a.save(file_name)
drow_save_path
=
os.path.join(save_path,
"out.jpg"
)
im.save(drow_save_path,
"JPEG"
,quality
=
80
)
else
:
print
"Error: cannot detect faces on %s"
%
infile
if
__name__
=
=
"__main__"
:
process(
"test3.jpg"
)
|
3.效果对比 。
4.参考资料 。
python使用opencv进行人脸识别 。
Python+OpenCV人脸检测原理及示例详解 。
python利用OpenCV2实现人脸检测 。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我.
原文链接:http://blog.csdn.net/u013542440/article/details/51039608 。
最后此篇关于Python人脸识别初探的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python人脸识别初探的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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