OpenCV人脸识别嘴巴鼻子haarcascade_mcs_mouth.xml和haarcascade_mcs_nose.xml百度云

使用Python进行人脸识别,OpenCV提供了丰富的功能,但部分预训练的XML文件如haarcascade_mcs_mouth.xml和haarcascade_mcs_nose.xml缺失。本文分享了如何获取这些文件,以完整识别人脸的各个部位,包括眼睛、鼻子、嘴巴和微笑表情。
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使用Python写人脸识别OpenCV真的很好用,只需要调用,不过下载的OpenCV大多缺少部分xml文件(非常好使的),如下图:
在这里插入图片描述
图中除了haarcascade_mcs_mouth.xml和haarcascade_mcs_nose.xml是后来找到放进去的,其余都是下载OpenCV之后自带的,可以直接调用,来识别人脸、眼睛、上半身、下半身等,甚至可以识面部的微笑表情。但是!!!原本的文件中缺少了识别鼻子和嘴巴的xml文件,(能识别微笑但是不能识别嘴巴 微笑.jpg)。
我找了很多资源,要么就是优快云的收费下载,要么就是其他网站的会员下载,有些博主给了GitHub的下载地址,但是据我访问要么都是404,要么就是没有想要的文件。我也是从一个人脸口罩识别项目中找到的这两个文件,我把文件放在网盘里,下面是链接,希望能帮到大家!
百度云:https://pan.baidu.com/s/1qvsRP-TI8oOK_6OQs3GzRA
提取码:324n
网盘文件包括上图所有。

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### haarcascade_mcs_mouth.xml 文件的下载路径及来源 为了实现基础表情识别,`haarcascade_mcs_mouth.xml` 是一个关键的预训练模型文件,用于检测人脸中的嘴巴区域。以下是该文件的下载路径来源信息: #### 下载路径 1. **官方 OpenCV GitHub 仓库** 可以从 OpenCV 的官方 GitHub 仓库中找到 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 文件。具体路径为: [https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades](https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades) 在该目录下可以找到多个 Haar 级联分类器文件,包括 `haarcascade_mcs_mouth.xml`[^2]。 2. **国内镜像站点** 如果直接从 GitHub 下载速度较慢,可以使用国内镜像站点提供的链接进行下载。例如: [https://download.csdn.net/download/ainuser/11713444](https://download.csdn.net/download/ainuser/11713444) 这是一个包含多个 Haar 级联分类器文件的压缩包,用户可以直接解压后获取所需文件[^2]。 3. **本地安装路径** 如果已经安装了 OpenCV,通常这些预训练模型文件会随 OpenCV 一起安装在系统中。例如,在 Windows 系统中,文件可能位于以下路径: ``` C:\Users\<用户名>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib\site-packages\cv2\data\ ``` 在此路径下可以找到 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 文件。 #### 预训练模型来源 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 是基于 AdaBoost 级联分类器算法训练的模型文件,专门用于检测人脸中的嘴巴区域。OpenCV 提供了一系列类似的预训练模型文件,包括但不限于: - `haarcascade_frontalface_default.xml`:用于检测正面朝向的人脸[^3]。 - `haarcascade_eye.xml`:用于检测眼睛区域。 - `haarcascade_mcs_nose.xml`:用于检测鼻子区域。 这些模型文件通过分析大量标注数据训练而成,能够有效提取人脸特征并进行分类[^4]。 ### 示例代码:加载 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 并检测嘴巴区域 以下是一个示例代码,展示如何加载 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 文件并检测图像中的嘴巴区域: ```python import cv2 # 加载预训练的 Haar 级联分类器模型 mouth_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_mcs_mouth.xml') # 检查级联分类器是否加载成功 if mouth_cascade.empty(): raise Exception("Haar 级联分类器模型加载失败,请检查路径是否正确。") # 读取图片 image_path = 'face.jpg' # 替换为实际图片路径 img = cv2.imread(image_path) if img is None: raise Exception("无法读取图片,请检查路径是否正确。") # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 检测嘴巴 mouths = mouth_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.5, minNeighbors=10, minSize=(30, 30)) # 绘制嘴巴矩形框 for (x, y, w, h) in mouths: cv2.rectangle(img, (x, y), (x + w, y + h), (255, 0, 0), 2) cv2.putText(img, "Mouth", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Mouth Detection", img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` #### 注意事项 - 确保下载的 `haarcascade_mcs_mouth.xml` 文件路径正确无误。 - 如果检测效果不佳,可以尝试调整 `detectMultiScale` 方法中的参数,例如 `scaleFactor` `minNeighbors`[^4]。
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