怎么在Python中使用opencv實(shí)現(xiàn)人臉檢測功能-創(chuàng)新互聯(lián)

怎么在Python中使用opencv 實(shí)現(xiàn)人臉檢測功能？相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對此束手無策，為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

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導(dǎo)入庫，并做命令行參數(shù)處理。你在命令行可以輸入如下：

python detect_faces.py --image image/family.jpg  --detector haarcascade_frontalface_default.xml

我在程序中都有缺省參數(shù)處理，你如果集成測試或命令行不輸參數(shù)的話，就要修改好你的缺省值。

這樣命令行就是python detect_faces.py ，同時也可以輸入命令行輸入?yún)?shù)。

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
# --detector haarcascade_frontalface_default.xml
# import the necessary packages 輸入包
# import imutils 
import argparse
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments //構(gòu)造命令行參數(shù)分析
# 為了集成測試，或者命令行輸入的簡單，這里都有缺省參數(shù)
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
 help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
 help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())
 導(dǎo)入圖形文件，并灰度處理
# load our image and convert it to grayscale 導(dǎo)入圖形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
導(dǎo)入檢測文件，檢測圖中人臉，顯示檢測到的人臉數(shù)
# load the face detector and detect faces in the image
# 導(dǎo)入臉部檢測文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#檢測圖形中的臉部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#顯示檢測到的人臉數(shù)目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))
 循環(huán)，繪圖每個檢測到的人臉框，并圖形顯示
# load the face detector and detect faces in the image
# 導(dǎo)入臉部檢測
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#檢測圖形中的臉部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#顯示檢測到的人臉數(shù)目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))

最后串接所有代碼如下：

# USAGE 使用方法是：
# python detect_faces.py --image images/family.jpg \
# --detector haarcascade_frontalface_default.xml
# import the necessary packages 輸入包
# import imutils 如果需要成比例縮放圖形才需要，這里不需要
import argparse
import cv2
# construct the argument parser and parse the arguments //構(gòu)造命令行參數(shù)分析
# 為了集成測試，或者命令行輸入的簡單，這里都有缺省參數(shù)
#image 是 images/family.jpg
#detector 是 haarcascade_frontalface_default.xml
ap = argparse.ArgumentParser()
ap.add_argument("-i", "--image", default='images/family.jpg',
 help="path to the input image")
ap.add_argument("-d", "--detector", default='haarcascade_frontalface_default.xml',
 help="path to Haar cacscade face detector")
args = vars(ap.parse_args())
# load our image and convert it to grayscale 導(dǎo)入圖形文件，并灰度化
image = cv2.imread(args["image"])
#image =imutils.resize(image,width=800)
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# load the face detector and detect faces in the image
# 導(dǎo)入臉部檢測文件
detector = cv2.CascadeClassifier(args["detector"])
#檢測圖形中的臉部
rects = detector.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.05, minNeighbors=9,
 minSize=(40, 40), flags=cv2.CASCADE_SCALE_IMAGE)
#顯示檢測到的人臉數(shù)目
print("[INFO] detected {} faces".format(len(rects)))
# loop over the bounding boxes and draw a rectangle around each face
# 循環(huán)rects,繪圖每個檢測到的人臉框
for (x, y, w, h) in rects:
 cv2.rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
# show the detected faces
cv2.imshow("Faces", image)
cv2.waitKey(0)

看完上述內(nèi)容，你們掌握怎么在Python中使用opencv 實(shí)現(xiàn)人臉檢測功能的方法了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司行業(yè)資訊頻道，感謝各位的閱讀！

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