python opencv 實現人臉檢測

可以用opencv 的庫函式來實現人臉檢測

#coding=utf-8

import numpy as np
import cv2
import time
import sys, getopt
from video import create_capture
from common import clock, draw_str
def detect(img , cascade):#檢測函式
rects = cascade.detectmultiscale(img, scalefactor=1.3, minneighbors=4, minsize=(30, 30),
flags=cv2.cascade_scale_image)
if len(rects) == 0:
return 
rects[:,2:] += rects[:,:2]
return rects
def draw_rects(img, rects, color):#畫框函式
for x1, y1, x2, y2 in rects:
cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
if __name__ == '__main__':#主函式
args = {}
#讀入分類器
cascade_fn = args.get('--cascade', "haarcascade_frontalface_alt.xml")
# cascade_fn = args.get('--cascade', "haarcascade_righteye_2splits.xml")#yanjing
# cascade_fn = args.get('--cascade', "haarcascade_fullbody.xml")
eyes = args.get('--eyesed-cascade', "haarcascade_eye.xml")
cascade = cv2.cascadeclassifier(cascade_fn)
eyesed = cv2.cascadeclassifier(eyes)
print cascade_fn
cap = cv2.videocapture(0)
while true:
#延時time.sleep(0.10)
ret,img = cap.read()#讀入每一幀影象
gray = cv2.cvtcolor(img, cv2.color_bgr2gray)#灰度化
t = clock()#計時
rects = detect(gray, cascade)#檢測人臉
vis = img.copy()
draw_rects(vis, rects, (0, 255, 0))
# if not eyesed.empty():
# for x1, y1, x2, y2 in rects:
# roi = gray[y1:y2, x1:x2]
# vis_roi = vis[y1:y2 , x1:x2]
# subrects = detect(roi.copy(), eyesed)
# draw_rects(vis_roi, subrects, (255, 0, 0))
subrects = detect(gray, eyesed)
draw_rects(vis, subrects, (255, 0, 0))
dt = clock() - t
# print dt
draw_str(vis, (20, 20), 'time: %.1f ms' % (dt*1000))
cv2.imshow('facedetect', vis)
if cv2.waitkey(5) == 27:
break
cv2.destroyallwindows()

下面是效果圖：

圖刪了。。

一共三個函式：detect函式 、draw_rects函式、main函式

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