Question

我一直在研究一个可以让你使用OpenCV（cv2）Haar级联分类器同时检测多个面部的人脸检测脚本，然而，每次调用此函数时，程序都会无限期地冻结而不会出现任何错误迹象，这是我的功能代码：

 import cv2
 import cv2.cv
 def detect(img, cascade_fn='haarcascade_frontalface_alt2.xml',
           scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(20, 20),
           flags=cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE):
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)
    faces = list()
    test = True
    while test == True:
        rect = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=scaleFactor,
                                         minNeighbors=minNeighbors,
                                         minSize=minSize, flags=flags)
        if len(rect) == 0:
            test = False
        else:
            for x1, y1, x2, y2 in rect:
                faces.append(img[y1:y2, x1:x2])
                cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, (0, 0, 0))
    return faces

所以，请有人指出我面对这个错误的原因，谢谢。

Answer 1

如果detectMultiScale找不到任何面孔，test将被分配False并且循环结束。如果它实际上检测到面部，则会将它们添加到列表faces中，并且就像您（可能）想要的那样绘制一个矩形。

但test仍为True，这意味着您的循环会再次执行。由于没有任何输入变量被更改detectMultiScale将检测相同的面并再次将它们添加到列表faces。因此，在这种情况下，循环永远不会结束。

您可能想要这样做：

import cv2
def detect(img, cascade_fn='haarcascade_frontalface_alt2.xml',
       scaleFactor=1.3, minNeighbors=4, minSize=(20, 20),
       flags=cv2.cv.CV_HAAR_SCALE_IMAGE):
    cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_fn)
    faces = list()
    rect = cascade.detectMultiScale(img, scaleFactor=scaleFactor,
                                     minNeighbors=minNeighbors,
                                     minSize=minSize, flags=flags)
    for x1, y1, x2, y2 in rect:
        faces.append(img[y1:y2, x1:x2])
        cv2.rectangle(img, (x1, y1), (x2, y2), color, (0, 0, 0))
    return faces

OpenCV的Cascade分类器面部检测冻结

1 个答案: