Opencv学习二：人脸检测程序

最新推荐文章于 2024-05-07 02:25:49 发布

原创最新推荐文章于 2024-05-07 02:25:49 发布 · 330 阅读

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这篇博客详细介绍了如何使用OpenCV进行人脸检测。在图片检测中，讲解了CascadeClassifier函数的应用，包括参数如scaleFactor、minNeighbors、minSize和maxSize的作用。而在视频检测部分，博主提到了在实际视频流中应用人脸检测的技术。

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一、图片中的人脸检测

import cv2 as cv

image = cv.imread("D:/by2.png")
cv.imshow("input",image)
h,w = image.shape[:2]
detector = cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_alt.xml")
faces = detector.detectMultiScale(image,scaleFactor=1.10,minNeighbors=3,
                                  minSize=(30,30),maxSize=(w//2,h//2))
for x,y,width,heigh in faces:
    cv.rectangle(image,(x,y),(x+width,y+heigh),(0,0,255),2,cv.LINE_8,0)
cv.imshow("faces",image)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

在这里插入图片描述
在上面的代码中，我们人脸检测使用的是cv2…CascadeClassifier()函数，它可以检测图片中所有的人脸。在该函数中，各参数和返回值的含义为：
①image：待检测图像，通常为灰度图像。
②scaleFactor：表示前后两次的扫描中，搜索窗口的缩放比例。
③minNeighbors：表示构成检测目标的相邻矩形的最小个数，一般默认为3，如果把这个值设置更大，那么有可能会检测不到人脸。
④minSize：目标的最小尺寸，小于这个尺寸的目标会被忽略。
⑤maxSize：目标的最大尺寸，大于这个尺寸的目标会被忽略。

二、视频中的人脸检测

import cv2 as cv

#image = cv.imread("D:/by2.png")
capture = cv.VideoCapture("D:/renlian.mp4")
detector = cv.CascadeClassifier(cv.data.haarcascades+"haarcascade_frontalface_alt.xml")
while True:
    ret,image = capture.read()
    if ret is True:
        cv.imshow("input",image)
        faces = detector.detectMultiScale(image,scaleFactor=1.10,minNeighbors=5,
                                  minSize=(30,30),maxSize=(200,200))#加载人脸检测器
        for x,y,width,heigh in faces:
            cv.rectangle(image,(x,y),(x+width,y+heigh),(0,0,255),2,cv.LINE_8,0)
        cv.imshow("faces",image)
        c = cv.waitKey(20)
        if c == 27:
            break
    else:
        break
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

我用的是领导人十八大报告的视频，就不放出来了。