Question

我使用内置的级联分类器进行人脸检测。这就是代码（OpenCV Python Tutorials）：

的方式

import numpy as np
import cv2

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_eye.xml')

img = cv2.imread('ammma.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

for (x,y,w,h) in faces:
    cv2.Rectangle(img,(x,y),(x+w,y+h),(255,0,0),2)
    roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
    roi_color = img[y:y+h, x:x+w]
    eyes = eye_cascade.detectMultiScale(roi_gray)
    for(ex,ey,ew,eh) in eyes:
        cv2.Rectangle(roi_color,(ex,ey),(ex+ew,ey+eh),(0,255,0),2)

cv2.imshow('img',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

但是当我运行代码时，我收到以下错误：

C：\ Python27 \ python.exe C：/Users/DELL/Downloads/Amma/code/fd.py

OpenCV错误：cv :: CascadeClassifier :: detectMultiScale中的断言失败（！empty（）），文件C：\ builds \ master_PackSlaveAddon-win32-vc12-static \ opencv \ modules \ objdetect \ src \ cascadedetect.cpp，line 1634   Traceback（最近一次调用最后一次）：     文件“C：/Users/DELL/Downloads/Amma/code/fd.py”，第10行，in       faces = face_cascade.detectMultiScale（img，1.3,5）   cv2.error：C：\ builds \ master_PackSlaveAddon-win32-vc12-static \ opencv \ modules \ objdetect \ src \ cascadedetect.cpp：1634：错误：（-215）！empty（）函数cv :: CascadeClassifier :: detectMultiScale

Answer 1

请参阅this代码行，检查级联非空时失败。请检查具有经过培训的级联的XML文件的路径。您可能需要指定XML的完整路径，如下所示：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\opencv\data\haarcascades\haarcascade_frontalface_default.xml')
eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('D:\opencv\data\haarcascades\haarcascade_eye.xml')

或者只是将这些文件放到包含脚本的目录中。

Answer 2

您不需要下载或复制.xml文件。根据{{3}}，您可以简单地使用已安装的级联的打包路径-cv2.data.haarcascades：

import cv2

# Globals
FACE_CLASSIFIER = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml')
EYE_CLASSIFIER = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_eye.xml')
SCALE_FACTOR = 1.3
BLUE_COLOR = (255, 0, 0)
MIN_NEIGHBORS = 5

# Then use it however you'd like
try:
    faces = FACE_CLASSIFIER.detectMultiScale(gray, SCALE_FACTOR, MIN_NEIGHBORS)
    for (x, y, w, h) in faces:
        cv2.rectangle(self.roi_frame, (x, y), (x+w, y+h), BLUE_COLOR, HAAR_LINE_THICKNESS)
        roi_gray = gray[y:y+h, x:x+w]
        roi_color = self.roi_frame[y:y+h, x:x+w]
        eyes = EYE_CLASSIFIER.detectMultiScale(roi_gray)
        for (ex, ey, ew, eh) in eyes:
            cv2.rectangle(roi_color, (ex, ey), (ex+ew, ey+eh), GREEN_COLOR, HAAR_LINE_THICKNESS)
except Exception as e:
    warnings.warn('{}.show_haar_features: got exception {}'.format(__name__, e))

Answer 3

当我遇到类似的问题时，我碰巧看到了这篇文章。我通过执行以下2行成功解决了错误：

face_cascade = cv2.CascadeClassifier('opencv-3.0.0/data/harcascades/haarcascade_frontalface.xml')

eye_cascade = cv2.CascadeClassifier('opencv-3.0.0/data/harcascades/haarcascade_eye.xml')

也许，它会帮助其他人解决问题！

Answer 4

我遇到了同样的问题。首先，您必须将文件的正确路径提供给系统，如下所示： /home/xxxx/Desktop/Projects/haarcascade_eye.xml。接下来，您必须在github上打开代码并保存代码的原始版本以供运行。建议将两个文件都放在存储项目文件的文件夹中。编码愉快

Answer 5

好吧如果你收到这个错误，那么你需要下载那些2个.xml文件，因为python无法在PC上找到它们。我遇到了同样的问题，然后我下载了.xml文件并将其保存在我的.py文件所在的文件夹中。然后我得到了完美的输出。要下载文件，请搜索文件名并从sourceforge下载。

Answer 6

这篇文章很旧，但是我的回答还是这样。使用绝对路径无效。原来我下载（使用curl）的XML文件已损坏。我必须手动复制并粘贴github文件夹中的内容，然后一切才能开始工作。陈占文的答案也有效（我相信这对于内置分类器来说是正确的方法。）

Answer 7

也许，您像我一样将virtualenv用于python。你试试这个。

import os

base_directory = os.path.abspath(os.getcwd())
directory_cv2 = os.path.join(base_directory, "Lib", "site-packages", "cv2","data")
print("la carpeta es: {}".format(directory_cv2))

Answer 8

在新版本的opencv haarcascades中也已安装，您只需要haarcascades的文件位置，就可以使用cv2.data.haarcascades来获得它，如下所示

cascPath = "haarcascade_frontalface_default.xml"
faceCascade = cv2.CascadeClassifier(cv2.data.haarcascades + cascPath)

Answer 9

https://github.com/udacity/P1_Facial_Keypoints/issues/13#issuecomment-385461579

在遵循以下评论之后。在您的 jupyter 实验室中，从“文件”、“编辑”、“查看”等选项中打开内核。现在选择“更改内核”并选择“Python [conda env:root]”。

这样做就完成了。

在opencv python中使用Cascade Classifier进行人脸检测

9 个答案: